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Enregistrement W2772206214 · doi:10.1002/9783527698646.ch4

Carbon‐Based Nanobiomaterials

2017· other· en· W2772206214 sur OpenAlexaff
Samad Ahadian, Farhad Batmanghelich, Raquel Obregón, Deepti Rana, Javier Ramón‐Azcón, Ramin Banan Sadeghian, Murugan Ramalingam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeNanotechnologyGrapheneMaterials scienceBiosensorBiomoleculeTissue engineeringRegenerative medicineMicrofabricationBiocompatible materialBiomedical engineeringChemistryCellMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanobiomaterials and microfabrication technologies have recently found many applications in biology and medicine resembling micro- and nanofeatures of extracellular matrix (ECM), cell–ECM interaction, and biological processes. In particular, carbon-based nanomaterials (carbon nanotubes (CNTs) and graphene) have received much attention and applications as functional biomaterials in tissue regeneration, delivery of biomolecules, biosensing, and bioimaging because of their significant properties such as high mechanical properties, high electrical conductivity, visibility in near-infrared frequencies, and high surface area. Here, we summarize some applications of CNTs and graphene as scaffolds and cell culture substrates in tissue engineering and stem cell differentiation. Other biomedical applications of CNTs and graphene as carriers in the delivery of biomolecules, as biosensors, and as bioimaging agents are also described. Future research direction may be applications of CNTs and graphene as biocompatible, multifaceted, and functional biomaterials in preclinical and clinical studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0040,000

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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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