MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3199472792 · doi:10.1002/adem.202100477

3‐Dimensional Printing of Hydrogel‐Based Nanocomposites: A Comprehensive Review on the Technology Description, Properties, and Applications

2021· review· en· W3199472792 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

RevueAdvanced Engineering Materials · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofabricationSelf-healing hydrogelsMaterials scienceNanotechnologyNanocompositeExtracellular matrix3D printingTissue engineeringBiocompatible materialBiomedical engineeringComposite materialChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing demand for customized implants and tissue scaffolds requires advanced biomaterials and fabricating processes for fabricating three‐dimensional (3D) structures that resemble the complexity of the extracellular matrix (ECM). Lately, biofabrication approaches such as cell‐laden (soft) hydrogel 3D printing (3DP) have been of increasing interest in the development of 3D functional environments similar to natural tissues and organs. Hydrogels that resemble biological ECMs can provide mechanical support and signaling cues to cells to control their behavior. Although the capability of hydrogels to produce artificial ECMs can regulate cellular behavior, one of the major drawbacks of working with hydrogels is their inferior mechanical properties. Therefore, keeping and enhancing the mechanical integrity of fabricated scaffolds has become an essential matter for 3D hydrogel structures. Herein, 3D‐printed hydrogel‐based nanocomposites (NCs) are evaluated systematically in terms of introducing novel techniques for 3DP of hydrogel‐based materials, properties, and biomedical applications.

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 enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,239 · 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