Töltés, spin és pálya szabadsági fokokkal rendelkező frusztrált elektronrendszerek egzotikus fázisai és gerjesztései = Exotic phases and excitation in frustrated electron systems with charge, spin and orbital degrees of freedom
Notice bibliographique
Résumé
Knee cartilage experiences site-specific focal lesion and degeneration, which is likely associated with tissue inhomogeneity and nonuniform mechanical stimuli in the joint, for which a complete picture remains to be depicted. The present study aimed to develop a methodology to quantify knee cartilage inhomogeneity using porcine knee specimens. Automated indentation-relaxation and needle probing were performed on fully intact cartilage to obtain data that essentially represent continuous distributions of cartilage properties in the knee. Machine learning was then introduced to approximate the tissue inhomogeneity with several regions via clusters of indentation locations, and finite element modeling was used to obtain poromechanical properties for each region using indentation-relaxation and thickness data. Significant region dependence was established from the full time-dependent mechanical response. Seventeen regions, or clusters, were found to best approximate the site-specific poromechanical properties of articular cartilage for femoral groove, lateral and medial condyles and tibial plateaus, after up to eight clusters were tested for each of the five cartilage sections. The region partitions recommended, and tissue properties acquired would facilitate implementation of tissue inhomogeneity in future applications, e.g., contact modeling of the knee joint. The results obtained from 14 porcine knees revealed interesting region differences, for example, the two condyles have the same effective stiffness when responding to slowly applied mechanical loadings but substantially lower stiffness in the medial condyle when responding to fast loadings. This mechanical behavior may be associated with the fact that medial femoral cartilage is more prone to focal lesions than the lateral one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».