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Enregistrement W4353072254 · doi:10.3390/polym15061567

A Short Review on Nanostructured Carbon Containing Biopolymer Derived Composites for Tissue Engineering Applications

2023· review· en· W4353072254 sur OpenAlexaff
Mattia Bartoli, Erik Piatti, Alberto Tagliaferro

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopolymerMaterials scienceTissue engineeringLimitingComposite numberNanotechnologyNanostructureCarbon fibersComposite materialPolymerMechanical engineeringBiomedical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of new scaffolds and materials for tissue engineering is a wide and open realm of material science. Among solutions, the use of biopolymers represents a particularly interesting area of study due to their great chemical complexity that enables creation of specific molecular architectures. However, biopolymers do not exhibit the properties required for direct application in tissue repair-such as mechanical and electrical properties-but they do show very attractive chemical functionalities which are difficult to produce through in vitro synthesis. The combination of biopolymers with nanostructured carbon fillers could represent a robust solution to enhance composite properties, producing composites with new and unique features, particularly relating to electronic conduction. In this paper, we provide a review of the field of carbonaceous nanostructure-containing biopolymer composites, limiting our investigation to tissue-engineering applications, and providing a complete overview of the recent and most outstanding achievements.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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