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Enregistrement W4327923970 · doi:10.1016/j.dib.2023.109075

Datasets on the elastic and mechanical properties of hydroxyapatite: A first principle investigation, experiments, and pedagogical perspective

2023· article· en· W4327923970 sur OpenAlexfundno aff
Obinna Anayo Osuchukwu, Abdu Salihi, Ibrahim Abdullahi, David O. Obada, Simeon A. Abolade, Akinlolu Akande, Štefan Csáki, David Dodoo‐Arhin

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Mechanical Engineering, University of AlbertaHigher Education AuthorityTertiary Education Trust FundIrish Research CouncilIrish Centre for High-End ComputingAhmadu Bello University
Mots-clésNanoindentationStiffnessMaterials scienceDensity functional theoryPerspective (graphical)AnisotropyComputer scienceComposite materialPhysicsArtificial intelligenceChemistryComputational chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this data article is to report the quantum mechanical analysis by generalized gradient approximation (GGA) exchange-correlation functional using density functional theory (DFT). The predictions were based on the elastic constants and mechanical properties of stoichiometric hydroxyapatite (HAp) crystal. The elastic stiffness constants in hexagonal symmetry were obtained by fitting the Hookes' law for the energy-strain and stress-stain relations. Some of the theoretical datasets were compared to measured mechanical properties of produced HAp pellets obtained through micro and nanoindentation experiments. The datasets show considerable anisotropy in the stress-strain behaviour and are discussed in the context of the mechanical properties of HAp which are useful for tissue engineering. We also provide a pedagogical snapshot on the use of the datasets herein to teach and interpret DFT based atomistic simulations in a typical blended online teaching set-up for engineering students using a new pedagogy, CACPLA (Communicate, Active, Collaborate, Practice, Learning and Assessment).

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,310

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)0,0000,000

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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