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Enregistrement W4310812784 · doi:10.18280/rcma.320504

Effect of Spindle Speed on Microstructure and Flexural Strength of Dental Direct Bio Zirconia

2022· article· en· W4310812784 sur OpenAlexvenueno aff
Iman J. Abed

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexural strengthMicrostructureRotational speedMaterials scienceCubic zirconiaTetragonal crystal systemComposite materialScanning electron microscopeGrain sizeZirconiumPhase (matter)MetallurgyCeramicMechanical engineeringChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dental direct block are dental mill blanks made from Yttrium stabilised, presintered and zirconium oxide blanks for the manufacture of dental prostheses. Dental direct presintered blocks with disk-shapede were used to machining the specimens at different rotational speed (10000,20000,40000) r.p.m by After that, the specimens were put through a uniaxial flexure test using balls and loaded in a universal testing machine at a cross-head speed of 0.5 mm/min until they failed. Computer Numerical Control machine (CNC) then sintered at 1600℃. The rotating speed affected the flexural strength, microstructure, crystal phase, and grain size of the studied zirconia. The characterization of samples were conducted using field emission scanning electron microscopy (FESEM) and analyzed with X-ray diffraction (XRD). The results XRD analysis showed the presence of a tetragonal phase in all rotational speeds. The differences in morphology and grain size due to different in rotational speed and grain size increase with increasing the rotational speed about 36%. The best flexural strength was observed at low speed, while Hardness showed little varation (decreasing10%) with increasing rotational speed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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