Hardness of Resin Cements Polymerized through Glass-Ceramic Veneers
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The aim of this study is to evaluate the hardness of resin cements polymerized through ceramic disks under different process factors (ceramic type and thickness, light-polymerization units and polymerization time); (2) Method: Three types of ceramic blocks were used (IPS e.max CAD; Celtra Duo; VITABLOCS). Ceramic disks measuring 0.5 mm, 1.0 mm and 1.5 mm were cut from commercial blocks. Two resin cements (Rely X Veneer and Variolink Esthetic) were polymerized through the ceramic specimens using distinct light-polymerization units (Deep-cure; Blue-phase) and time intervals (10 and 20 s). Hardness of cement specimens was measured using microhardness tester with a Knoop indenter. Data were statistically analyzed using factorial ANOVA (α = 5%); (3) Results: Mean microhardness of Rely X Veneer cement was significantly higher than that of Variolink Esthetic. Deep-cure resulted in higher mean microhardness values compared to Blue-phase at 0.5- and 1-mm specimen thicknesses. Moreover, a direct correlation was found between polymerization time and hardness of resin cement; (4) Conclusions: Surface hardness was affected by resin cement type and ceramic thickness, and not affected by ceramic types, within evaluated conditions. Increasing light-polymerization time significantly increased the hardness of the cement.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».