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Enregistrement W3195787063 · doi:10.21203/rs.3.rs-123802/v1

The effect of Sr and Mg substitutions on the mechanical properties and solubility of the fluorapatite ceramics for biomedical applications

2020· preprint· en· W3195787063 sur OpenAlexaff
Mohammad Hossein Ghaemi, S.Yu. Sayenko, V.A. Shkuropatenko, A Zykova, Kateryna Ulybkina, Olena Bereznyak, A. Krupa, Mirosław Sawczak

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensNSCAD University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorapatiteSolubilityCeramicMaterials scienceMineralogyChemical engineeringChemistryApatiteMetallurgyPhysical chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ionic substitutions play important role in the modifications of the biological apatites. Recently, the attention has been focused on the co-doping effects of additives on the functional properties of apatite based biomaterials. Under a research work for which the results are presented here, the dense samples of fluorapatites: Ca 10 (PO 4 ) 6 F 2 and Ca 8 MgSr(PO 4 ) 6 F 2 were produced after sintering at a temperature of 1250 °C for 6 hours in air. The XRD, IR and Raman spectrometry results show a high crystallinity of the fluorapatite and strontium-magnesium-doped fluorapatites. The results demonstrate the stability of structural and mechanical properties of fluorapatites after immersion tests in saline and buffer solutions. The durability of mechanical properties and biocompatibility of Ca 10 (PO 4 ) 6 F 2 and Ca 8 MgSr(PO 4 ) 6 F 2 fluorapatites make these materials highly attractive for biomedical application.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
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 enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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