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Enregistrement W2604093106 · doi:10.5006/c2016-07272

Electrochemical Study of Nb-10Ta-1Re and Ti-6Al-4v Alloys for Dental Implant Applications

2016· article· en· W2604093106 sur OpenAlexaff
Wei Wang, Maryam Golozar, Akram Alfantazi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrochemistryCorrosionMetallurgyImplantDental implantElectrodeChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dental implants are exposed to a wide range of pH values of saliva and different concentrations of fluoride. In order to prevent plaque and caries formation, prophylactic products have been used more commonly for dental treatments. These products contain different concentrations of fluoride, for example; bucal rinses, toothpastes and gels contain 200ppm, 1000-1500 ppm and 10000-20000 ppm of fluoride respectively with the pH varying from acidic values to neutral ones. In this study, the effects of fluoride concentration and pH value on the corrosion behavior of Nb-10Ta-1Re and Ti-6Al-4V alloys in artificial saliva at 37°C were investigated by electrochemical measurements. For both alloys, electrochemical impedance spectroscopy and potentiodynamic polarization results showed that the corrosion rate increased with decreasing pH; also, increasing fluoride concentrations resulted in an increase in the corrosion rate. EIS results suggested that the oxide layer of Ti-6Al-4V alloy became porous in artificial saliva with high fluoride concentrations; on the contrary, Nb-10Ta-1Re alloy retained its compact oxide layer. Scanning electron microscopy results showed that after 5 days of immersion the oxide layer was washed away from the surface of Ti-6Al-4V alloy. For Nb-10Ta-1Re alloy; however, the polishing scratches were evident. At low pH values and high fluoride concentrations Nb-10Ta-1Re alloy showed better corrosion resistance in comparison with Ti-6Al-4V alloy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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