Notice bibliographique
Résumé
This chapter provides a comprehensive examination of in situ bioprinting, a promising technology that is poised to revolutionize biomedical research. Its potential lies in the precise deposition of biomaterials directly onto a target site, external or internal, effectively enhancing throughput repair while mitigating the risk of tissue contamination. The chapter explores the multifaceted advantages of in situ bioprinting, including precision in cellular deposition, enhanced integration with host tissue, fidelity in replicating the extracellular environment, and its potential in personalized medicine. It elaborates on various in situ bioprinting technologies, with a focus on automated, semi-automated, and handheld bioprinters. It discusses the nuances of engineering bioinks and biomaterials, considering crosslinking, biocompatibility, and mechanical properties. We further underscore the application of in situ approaches in regenerating various tissues including cartilage, bone, skeletal muscle, skin, and dental pulp. While acknowledging challenges such as vascularization control, high costs, and complexities in cell deposition, the chapter points to the exciting future directions of 4D bioprinting, open-source interdisciplinary collaboration, and machine learning integration. This chapter serves as an engaging read for those intrigued by the cutting-edge field of in situ bioprinting and its transformative role in medical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».