Direct and Rapid Quantification of Calcium Phosphate Precipitate on Titanium by X-Ray Fluorescence Analysis Using Fundamental Parameter Method
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, we propose a characterization technique to determine the amount of calcium phosphate (CP) precipitate formed on a titanium substrate. The quantitative analysis of the CP precipitate on a metallic substrate is significant for researchers of metallic biomaterials because CP that spontaneously precipitates in a simulated-body fluid gives information on the bioactivity of the metallic biomaterials. We focused on X-ray fluorescence (XRF) analysis and adopted the thin-film fundamental parameter method (thin-film FP method) because it allows direct (non-pretreatment) and rapid quantitative analysis without any reference materials. We show that XRF analysis using the thin-film FP method can be adequately applied to the quantitative analysis of the CP precipitate in the simulated-body fluid immersion test. We also show that the density of the CP-precipitate layer can be estimated by combining the XRF results with images of cross-sectional scanning electron microscopy (SEM). Consequently, XRF analysis combined with the thin-film FP method can provide a convenient means to evaluate the CP precipitate on a titanium substrate, which improves the accuracy and accessibility of the simulated-body fluid immersion test.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».