Development of biodegradable Fe-Mn thin structures by electroforming in deep eutectic solvents
Notice bibliographique
Résumé
Fe-Mn alloys represent promising candidates for temporary biomedical intravascular implants with a thin structure (e.g., coronary, cerebral and peripheral stents) due to their high mechanical strength, acceptable biocompatibility, and controllable corrosion rate. Traditionally, these devices are produced by casting followed by thermo-mechanical processing, i.e. a time- and energy-intensive top-to-bottom approach. This study explores electroforming as an alternative method to fabricate bottom-to-top thin Fe-Mn structures using ethylene glycol-based deep eutectic solvents (DESs). Glycine was introduced as a complexing agent to enhance Mn co-deposition. Electroforming was investigated in presence of three glycine concentrations (0.2, 0.4, and 0.6 M), and the the microstructure, composition, corrosion behavior, and cytocompatibility of the developed thin (50-85 µm) structures were characterized. Higher glycine content improved Mn incorporation, crystallinity, hardness and increased corrosion rate. These findings support the use of DES-based electroforming as a promising route for fabricating biodegradable Fe-Mn devices with tunable properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».