Research advances and future perspectives of zinc‐based biomaterials for additive manufacturing
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Additive manufacturing (AM) of zinc‐based biodegradable materials is a hot research topic, especially for bone‐scaffold applications, because of the moderate degradation rate, good biocompatibility, and suitable mechanical properties of these materials. Furthermore, AM enables the fabrication of complex internal structures suitable for implants. Literature on the AM of degradable zinc‐based biomaterials from the Web of Science Core Collection was evaluated in this review. The bibliometric tool CiteSpace was used to analyze historical characteristics, evolving research topics, and emerging trends in this field. Our research results predict that the composition, processing techniques, in vitro biocompatibility, and manufacturing quality of biodegradable AM zinc‐based materials will continue to be hot topics in recent years. To address implant requirements, particularly for bone‐repair materials, the mechanical properties of materials (including the resistance to degradation, creep, and aging), degradation rates, in‐vivo biocompatibility, and specialized processing techniques that affect these properties (such as coating processes, heat treatments, material surface structures, and microstructural compositions) will become hot research topics in the future. We propose future research directions based on an in‐depth analysis of four main topics of AM biodegradable zinc‐based materials (manufacturing quality, material composition, unit configuration, and biocompatibility). The findings provide important guidance for future theoretical research and industrial development of AM zinc‐based biomaterials.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle