Mechanical characterization of pore-graded bioactive glass scaffolds produced by robocasting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the discovery of 45S5 Bioglass® by Larry Hench, bioactive glasses have been widely studied as bone substitute materials and, in more recent years, have also shown great promise for producing three-dimensional scaffolds. The development of additive manufacturing techniques and their application in bone tissue engineering allows the design and fabrication of complex structures with controlled porosity. However, achieving strong and mechanically-reliable bioactive glass scaffolds is still a great challenge. Furthermore, there is a relative paucity of studies reporting an exhaustive assessment of other mechanical properties than compressive strength of glass-derived scaffolds. This research work aimed at determining key mechanical properties of silicate SiO2-Na2O-K2OMgO-CaO-P2O5 glass scaffolds fabricated by robocasting and exhibiting a porosity gradient. When tested in compression, these scaffolds had a strength of 6 MPa, a Young’s modulus around 340 MPa, a fracture energy of 93 kJ/m3 and a Weibull modulus of 3, which provides a quantification of the scaffold reliability and reproducibility. Robocasting was a suitable manufacturing method to obtain structures with favorable porosity and mechanical properties comparable to those of the human cancellous bone, which is fundamental regarding osteointegration of bone implants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».