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Enregistrement W4412413677 · doi:10.1088/1758-5090/adef81

Thermally stable, photocrossinkable and biocompatible copolymers for melt electrowriting

2025· article· en· W4412413677 sur OpenAlexafffund
Sean Mathew, Ronghui Qi, Brian G. Amsden

Notice bibliographique

RevueBiofabrication · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocompatible materialCopolymerMaterials scienceChemical engineeringComposite materialPolymerBiomedical engineeringMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-caprolactone), is prone to creep under dynamic loads and plasticization due to water absorption, making its use problematic for situations demanding dynamic loading in aqueous media. Photocrosslinking during processing can eliminate these problems while also allowing for manipulation of mechanical properties. However, photocrosslinking strategies utilized to date have either limited processing time or require prolonged UV irradiation. Herein we demonstrate the potential of a cyclic trimethylene carbonate monomer bearing a pendant coumarin moiety (MUM) for creating MEW processable copolymers that are thermally stable and photocrosslinkable. The MUM was copolymerized with caprolactone to form copolymers that were MEW processed into both linear and crimped fiber structures followed by long-wave UV photocrosslinking yielding high modulus scaffolds with very low sol content. The photocrosslinked scaffolds were also cytocompatible. The ability to copolymerize MUM with other cyclic lactone monomers allows for the generation of a variety of MEW processable polymers with tunable properties. Collectively, the findings demonstrate the potential of MUM containing copolymers for MEW generation of scaffolds for a range of tissue engineering 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 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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