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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.
Notice bibliographique
Résumé
Implant-related infections or inflammation are one of the main reasons for implant failure. Therefore, different concepts for prevention are needed, which strongly promote the development and validation of improved material designs. Besides modifying the implant surface by, for example, antibacterial coatings (also implying drugs) for deterring or eliminating harmful bacteria, it is a highly promising strategy to prevent such implant infections by antibacterial substrate materials. In this work, the inherent antibacterial behavior of the as-cast biodegradable Fe69Mn30C1 (FeMnC) alloy against Gram-negative <i>Pseudomonas aeruginosa</i> and <i>Escherichia coli</i> as well as Gram-positive <i>Staphylococcus aureus</i> is presented for the first time in comparison to the clinically applied, corrosion-resistant AISI 316L stainless steel. In the second step, 3.5 wt % Cu was added to the FeMnC reference alloy, and the microbial corrosion as well as the proliferation of the investigated bacterial strains is further strongly influenced. This leads for instance to enhanced antibacterial activity of the Cu-modified FeMnC-based alloy against the very aggressive, wild-type bacteria <i>P. aeruginosa</i>. For clarification of the bacterial test results, additional analyses were applied regarding the microstructure and elemental distribution as well as the initial corrosion behavior of the alloys. This was electrochemically investigated by a potentiodynamic polarization test. The initial degraded surface after immersion were analyzed by glow discharge optical emission spectrometry and transmission electron microscopy combined with energy-dispersive X-ray analysis, revealing an increase of degradation due to Cu alloying. Due to their antibacterial behavior, both investigated FeMnC-based alloys in this study are attractive as a temporary implant material.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle