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Enregistrement W4407224432 · doi:10.1002/jbm.b.35542

Effects of Nitrogen and Hydrogen Plasma Treatments on a Mg‐2Y‐1Zn‐1Mn Resorbable Alloy

2025· article· en· W4407224432 sur OpenAlexafffund
Masoud Shekargoftar, Samira Ravanbakhsh, Vinicius Sales de Oliveira, Carlo Paternoster, Pascale Chevallier, Frank Witte, A. Sarkissian, Diego Mantovani

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensPlasmionique (Canada)Université Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAlloyWettingMaterials scienceHydrogenNitrogenCorrosionPlasmaContact angleOxideMetallurgyNuclear chemistryChemical engineeringChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Mg alloys have recently been investigated and optimized for the development of biodegradable implants for orthopedic, dental, vascular, and other applications. However, their rapid degradation in a physiological environment remains the main obstacle to their development. In this work, the effects of nitrogen and hydrogen plasma treatments on the surface properties and corrosion behavior of an Mg‐2Y‐1Zn‐1Mn (WZM211) alloy were investigated. Plasma treatment effectively modified the surface of a WZM211 alloy by removing the original oxide layer, followed by the formation of a new surface layer with controlled composition, thickness, and wettability. The water contact angle decreased from 100° to 17° after nitrogen plasma and to 45° after hydrogen plasma treatment. The nitrogen plasma treatment, shortly N‐Plasma, resulted in the lowest corrosion rate (CR N = 0.038 ± 0.010 mm/y) if compared with the hydrogen plasma treatment, shortly H‐Plasma (CR H = 0.044 ± 0.003 mm/y) and untreated samples (0.233 ± 0.097 mm/y). The results demonstrate the potential of nitrogen and hydrogen plasma treatment for the development of resorbable Mg‐based implants.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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