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Enregistrement W2621281504 · doi:10.3390/met7060202

Investigation on Mechanical Behavior of Biodegradable Iron Foams under Different Compression Test Conditions

2017· article· en· W2621281504 sur OpenAlexafffund
Reza Alavi, Adhitya Trenggono, Sébastien Champagne, Hendra Hermawan

Notice bibliographique

RevueMetals · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCompression (physics)Elastic modulusMetal foamModulusDeformation (meteorology)Compressive strengthBendingTorsion (gastropod)Porosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodegradable metal foams have been studied as potential materials for bone scaffolds. Their mechanical properties largely depend on the relative density and micro-structural geometry. In this work, mechanical behavior of iron foams with different cell sizes was investigated under various compression tests in dry and wet conditions and after subjected to degradation in Hanks’ solution. Statistical analysis was performed using hypothesis and non-parametric tests. The deformation behavior of the foams under compression was also evaluated. Results show that the mechanical properties of the foams under dry compression tests had a “V-type” variation, which is explained as a function of different geometrical properties by using a simple tabular method. The wet environment did not change the compression behavior of the iron foams significantly while degradation decreased the elastic modulus, yield and compression strengths and the energy absorbability of the specimens. The deformation of open cell iron foams under compression is viewed as a complex phenomenon which could be the product of multiple mechanism such as bending, buckling and torsion.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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