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Enregistrement W2944135503 · doi:10.3390/ma12091485

Aging of Bioactive Glass-Based Foams: Effects on Structure, Properties, and Bioactivity

2019· article· en· W2944135503 sur OpenAlexafffund
Pier Francesco Menci, Andrea Mari, Cindy Charbonneau, Louis‐Philippe Lefebvre, Luigi De Nardo

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésBioactive glassMaterials scienceAccelerated agingRegeneration (biology)Hard tissueComposite materialDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioactive glasses (BG) possess significant bone-bonding and osteogenic properties that support their use for bone defects repair in orthopaedic and dental procedures. Recent advancement enables the manufacturing of BG-based scaffolds providing structural support during bone regeneration. Despite the wide number of studies on BG and BG-based materials, little information on their aging mechanisms and shelf life is available in the literature. In this study, the evolution of chemical species on BG-based foams was investigated via accelerated tests in the presence of CO2 and humidity. The aging process led to the formation of carbonates (Na2CO3 and CaCO3) and hydrocarbonates (NaHCO3). The amount and composition of nucleated species evolved with time, affecting the structure, properties, and bioactivity of the scaffolds. This study provides a first structured report of aging effects on the structure and chemico-physical properties of bioactive glass-based scaffolds, offering an insight about the importance of their storage and packaging.

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 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,815

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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