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Enregistrement W4360614206 · doi:10.18280/rcma.330104

Numerical and Experimental Study of Bio-Composite Plates as Internal Fixation

2023· article· fr· W4360614206 sur OpenAlexvenueno aff
Tamara R. Kadhim, Jawad K. Oleiwi, Qahtan A. Hamad

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberComposite materialMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone plates are essential for bone fracture healing because they modify the biomechanical microenvironment at the fracture site to provide the necessary mechanical fixation for fracture fragments.This paper focuses on reducing the stress shielding effect that occurs due to a mismatch between cortical bone and metal plate.fabricating bio composites plates fixation by modeling of femur bone with ANSYS software program.However, Bio-composites that involve Ultra-high molecular weight polyethylene polymer (UHMW-PE) reinforced with nano Titanium dioxide particles n-TiO2 at different fractions (0, 1.5, 2.5, 3.5 and 4.5%) and 5% from carbon and Kevlar fibers were fabricated by hot pressing technique.We tested tensile, elastic modulus, and elongation percentages.The results of this study showed a value of tensile strength and elastic modulus improved with increasing weight fraction of nanoparticles and UHMWPE+4.5% n-TiO2 biocomposite were the best mechanical properties, were tensile strength and elastic modulus was (38.57± 1.9285 MPa, 1.15 ± 0.0575 GPa) respectively and elongation percentages reduced to 114.05 ±5.7025% compared with pure UHMWPE 176.68 ± 5.7025%.According to the current study's findings, it is possible to create bio-composites as fixation devices with improved performance by placing different fiber reinforcements.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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