ANALISA KEKERASAN DAN STRUKTUR MIKRO PADUAN SENG (ZN) BIODEGRADABLE UNTUK APLIKASI IMPLAN BIOMEDIS
Notice bibliographique
Résumé
Biomaterial sebagai salah satu pengembangan teknologi bahan untuk aplikasi dibidang biomedis mengalami perkembangan yang pesat beberapa dekade ini. Perkembangan biomaterial pada aplikasi medis banyak dilakukan seperti pada kasus patah tulang (plate and screw), cincin jantung (stent), implant gigi (dental) dan lain-lain. Salah satu biomaterial yang dikembangkan adalah biodegradable implant, yaitu bahan implan yang dipasang dan dapat terserap tubuh dalam waktu yang telah dirancang sehingga tidak perlu operasi lanjutan untuk pengeluaran implan. Paduan seng (Zn) adalah salah satu potensi biodegedable implan telah dikembangkan yakni dengan menambahkan unsur magnesium 1% (Mg) dan Aluminium 0,5 % (Al); Zn-1Mg dan Zn-0,5Al. Paduan ini telah diproses dengan peleburan logam dalam keadaan vacuum di institusi mitra yaitu Laval University, Canada, dikembangkan lebih lanjut dengan proses rolling di Universitas Negeri Padang. Penelitian ini bertujuan untuk melihat perbandingan nilai kekerasan dengan menggunakan alat uji Micro Vickers Hardness Tester serta melihat ukuran dan menghitung jumlah butir paduan menggunakan software Image J. Berdasarkan uji kekerasan dan struktur mikro paduan Zn-1Mg kekerasan yang lebih besar dibandingkan dengan paduan Zn-0,5Al. Hasil penelitian dasar ini diharapkan untuk dilanjutkan sehingga menjawab keperluan bahan biodegradable implan nantinya.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».