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Enregistrement W4378212001 · doi:10.2174/9789815136920123030004

Biomaterials Applied to Medical Devices and Pharmacy

2023· book-chapter· en· W4378212001 sur OpenAlex
Tri-Dung Ngo

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBENTHAM SCIENCE PUBLISHERS eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyMedical deviceNanotechnologyBiomedical engineeringEngineeringMaterials scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomaterials have been utilized in healthcare applications a number of times. Nowadays, subsequent evolution and the increase in the life expectancy of world’s population have made biomaterials more attractive and versatile, and have increased their utility. Concerning the manufacturing of medical devices and pharmacy, the development of new biomaterials, new manufacturing methods and techniques has always been the researchers’ focus. Recently, nanotechnology and nanomedicine have attracted a great deal of attention, which would further enhance the use of biomaterials in medical devices and pharmacy. In the development of medical devices and pharmacy, the selection of the proper material to be used is of utmost importance. This chapter aims to provide a review of the most used biomaterials. After an explanation of what biomaterials are and what defines them, a more in-depth approach to the major types of biomaterials is presented, such as metal, polymer, ceramic, and composites; also, the advantages and disadvantages of biomaterials, their main characteristics, and preferred applications in the area of medical devices and pharmacy are discussed.<br>

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,264 · 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