MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411861852 · doi:10.1080/00202967.2025.2520667

Antibiofilm potential of graphene-dispersed alkoxysilane coatings: a materials science perspective

2025· article· en· W4411861852 sur OpenAlexaff
Hideyuki Kanematsu, Song‐Zhu Kure‐Chu, Risa Kawai, Hidekazu Mimura, Takayoshi Nakano

Notice bibliographique

RevueTransactions of the IMF · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrapheneMaterials scienceNanotechnologyPerspective (graphical)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the antibiofilm properties of alkoxysilane-based coatings incorporating dispersed multilayer graphene powder. Graphene, synthesised via a proprietary method, was incorporated into a resin matrix at various concentrations (0.1%, 0.5%, and 1.0% by weight) and applied to glass substrates. Raman spectroscopy confirmed the presence of defect-rich, multilayer graphene, which is known to enhance antimicrobial surface properties. Biofilm formation by Staphylococcus epidermidis was evaluated using ISO 4768-standardised crystal violet staining. Results indicated that biofilm development was effectively suppressed at concentrations up to 0.5%, whereas an unexpected increase was observed at 1.0%, possibly due to graphene aggregation and reduced surface exposure. The findings suggest that both graphene concentration and dispersion quality critically influence antibiofilm efficacy. The study highlights the dual role of graphene, both as a physical and chemical antibacterial agent, and its potential application in medical, industrial, and hygienic materials. Further investigation is warranted to optimise dispersion and explore microbial-material interactions in real-world conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransactions of the IMFMême sujetGraphene and Nanomaterials ApplicationsTravaux en français237 207