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Enregistrement W4312392837 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2018p0643

High Velocity Oxygen Fuel Spraying of Nanostructured Hydroxyapatite on Magnesium Alloy Substrate for Biomedical Application

2018· article· en· W4312392837 sur OpenAlexaff
Marzieh Mardali, Hamidreza Salimijazi, F. Karimzadeh, Tom W. Coyle

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionMaterials scienceCoatingSimulated body fluidMagnesiumCrystallinityMagnesium alloyThermal sprayingAlloyMetallurgyHydrogenChemical engineeringSubstrate (aquarium)Composite materialScanning electron microscopeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Magnesium light weight alloys are currently being studied as implants due to their biodegradability. However, its applications are limited by high rate hydrogen evolution during corrosion. Coating on this substrate is one of the ways to reduce the rate of corrosion and increase the life of this type of implant. Hence, hydroxyapatite (HA) was coated on the substrates by using high velocity oxy- fuel (HVOF) spraying. The main purpose of such coatings is increasing bioactivity as well as corrosion resistance of the Mg alloy. Crystal structure was characterized by X-ray diffraction (XRD). Crystallinity of the coating was about 70% in which HA is dominant phase. The amounts of hydrogen gas released during magnesium corrosion tests in simulated body fluid (SBF) were measured to evaluate the corrosion resistance of the coated samples. This coating could decrease hydrogen evolution from 100 per cm2.mL to about 15 per cm2.mL after 29h of immersion time.

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 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 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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