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Enregistrement W4404777187 · doi:10.21608/ijmti.2024.330413.1109

Effects of Zr Addition on Magnetic Susceptibility of Novel Biocompatible Ti-10Mo-(x)Zr Alloys for Biomedical Implants.

2024· article· en· W4404777187 sur OpenAlex

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

RevueInternational Journal of Materials Technology and Innovation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTitanium Alloys Microstructure and Properties
Établissements canadiensCanadian MPS Society for Mucopolysaccharide and Related Diseases
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocompatible materialMaterials scienceMetallurgyNuclear chemistryBiomedical engineeringChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to evaluate the reduction of magnetic susceptibility depending on Zr element addition to the novel Ti-Mo-xZr alloy used for biomedical applications. Low magnetic susceptibility is essential for biomaterials to enable implant material to adapt inside the human body for a long time, prohibiting implant rejection and avoiding interference with the magnetic field through MRI examination. Zr addition to Ti-10Mo reduced magnetic susceptibility to a lower level than commercial Ti64 bio-implants (3.71×10−6 cm3/g), and TMZ6 alloy magnetic susceptibility (3.11×10-6 cm3/g) is lower than CP-Ti (3.38 ×10−6 cm3/g). Mo-equivalent and magnetic susceptibilities are claimed to be proportional inversely. The magnetization curves of entirely studied Ti-alloys are observed to maintain linearity, representing paramagnetic properties suitable for bio-implants and stable during MRI examinations. The results revealed that the addition of 6 wt.% Zr in Ti-Mo-xZr alloy reduces the magnetic susceptibilities from 3.088×10-6 to 2.967×10-6 cm3.g-1. Measured and calculated magnetic susceptibility obtained the same behavior as Zr addition with different slopes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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