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Enregistrement W3181270892 · doi:10.3390/biomimetics6030046

Forced Biomineralization: A Review

2021· review· en· W3181270892 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiomimetics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomineralizationMaterials scienceEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biologically induced and controlled mineralization of metals promotes the development of protective structures to shield cells from thermal, chemical, and ultraviolet stresses. Metal biomineralization is widely considered to have been relevant for the survival of life in the environmental conditions of ancient terrestrial oceans. Similar behavior is seen among extremophilic biomineralizers today, which have evolved to inhabit a variety of industrial aqueous environments with elevated metal concentrations. As an example of extreme biomineralization, we introduce the category of "forced biomineralization", which we use to refer to the biologically mediated sequestration of dissolved metals and metalloids into minerals. We discuss forced mineralization as it is known to be carried out by a variety of organisms, including polyextremophiles in a range of psychrophilic, thermophilic, anaerobic, alkaliphilic, acidophilic, and halophilic conditions, as well as in environments with very high or toxic metal ion concentrations. While much additional work lies ahead to characterize the various pathways by which these biominerals form, forced biomineralization has been shown to provide insights for the progression of extreme biomimetics, allowing for promising new forays into creating the next generation of composites using organic-templating approaches under biologically extreme laboratory conditions relevant to a wide range of industrial conditions.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,261 · 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