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Enregistrement W4406602446 · doi:10.1016/j.mtcomm.2025.111675

Regulation of Mg-Cu alloy corrosion by Cu loading in a physiological solution: A study on morphology and surface chemistry

2025· article· en· W4406602446 sur OpenAlexafffund
Tingyi Xu, Jia She, Senwei Wang, Aitao Tang, Jun Ren, Yu Liu, Jeffrey D. Henderson, Sebastian Amland Skaanvik, Mark C. Biesinger, Heng‐Yong Nie

Notice bibliographique

RevueMaterials Today Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilChongqing UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMorphology (biology)Materials scienceAlloyCorrosionMetallurgyCopperChemical engineeringBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnesium-copper alloys offer antimicrobial properties and improved mechanical performance due to Cu addition, which is advantageous in making anastomoses and anastomotic nails. For such applications, a controllable degradation of Mg-Cu alloys inside the human body is desired. This study investigates the surface morphology and chemistry of Mg-xCu alloys with varying Cu loadings x% (with x = 0.2, 0.6, 1.0 and 1.5) after immersion in aerated Hank’s balanced salt solution at 37 °C, which simulates a physiological environment. Profilometry and time-of-flight secondary ion mass spectrometry analyses reveal that Mg-0.2Cu forms a corrosion-preventing layer of calcium phosphate and calcium hydroxide, while higher Cu loadings result in increased surface roughness and void, suggesting increased corrosion rates. Despite morphological differences among Mg-0.6Cu, Mg-1.0Cu and Mg-1.5Cu, their surface chemistry is characteristic of magnesium hydroxide. Electrochemical impedance spectroscopy confirms the corrosion resistance of Mg-0.2Cu and higher corrosion rates for other alloys. These findings suggest that Cu loading regulates the corrosion rates of Mg-Cu alloys, providing insights into controlling their biodegradation for medical applications.

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)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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