MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4353035419 · doi:10.46813/2023-143-079

COMPARATIVE CHARACTERIZATION OF ARC-PVD ZrN AND PEO HYDROXYAPATITE COATINGS ON PURE Ti-6Al-4V SUBSTRATES FOR BIOMEDICAL APPLICATIONS

2023· article· en· W4353035419 sur OpenAlexaff
I.E. Garkusha, C.A. McCulloch, Katarzyna Nowakowska‐Langier, M. Wilczopolska, A. V. Taran, А.С. Куприн, S.P. Romaniuk, Yaroslav Kravchenko, V.Ya. Podhurska, R. V. Proskurnyak

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceScanning electron microscopeZirconium nitrideCoatingChemical engineeringMicrostructureNanocrystalline materialTitaniumMetallurgyBioceramicAnhydrousNitrideComposite materialTitanium nitrideNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nanocrystalline films of zirconium nitride have been synthesized using ion-plasma vacuum-arc deposition technique on pure Ti-6Al-4V, whereas the hydroxyapatite coatings were deposited by the method of plasmaelectrolytic oxidation in alkaline electrolytes (hydroxyapatite + 1 М potassium hydroxide). Structure evaluation by X-ray diffraction analysis (XRD), scanning electron microscopy (SEM) with microanalysis (EDS) – were performed to study phase and chemical composition, surface morphology, microstructure of coatings. The formed HA PEO coatings with spheroidal structure contain the phases of CaTiO3 calcium titanate, CaHPO4 anhydrous dicalcium phosphate, and Ca10(PO4)6(OH)2 hydroxyapatite. It was revealed that ZrN single-phase coatings of cubic modification with finecrystalline grains of 20 nm in size were formed. This experimental study found that coating Ti-6Al-4V with ZrN and HA positively influences preosteoblast cell adhesion, which results in the almost complete coverage of the surface, along with a less number of cells grown on uncoated titanium surface.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBone Tissue Engineering MaterialsTravaux en français237 207