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Enregistrement W6968582452 · doi:10.5281/zenodo.15527059

Intelligent Scaffolds for Advanced Bone Regeneration

2025· book· en· W6968582452 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typebook
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScaffoldRegeneration (biology)Tissue engineeringResource (disambiguation)NanocompositeQuality (philosophy)Bone healing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copyright © 2025 A9.com LLC or its affiliates. Published Heritage Branch, Library and Archives Canada. All rights reserved. No part of this publication may be reproduced, distributed, or transmitted in any form or by any means, including photocopying, recording, or other electronic or mechanical methods, without the prior written permission of the publisher, except in the case of brief quotations used in critical reviews or scholarly articles.This book is a work of academic and scientific research for Doctoral thesis as Development and Optimization of a Chitosan-Based Nanocomposite Scaffold with Magnesium-Doped Hydroxyapatite and Bioactive Agents for Enhanced Bone Augmentation. While every effort has been made to ensure the accuracy and reliability of the information presented herein, the authors and publisher accept no responsibility for any errors or omissions or for any consequences arising from the use of this material.Bone tissue engineering (BTE) integrates materials science, cellular biology, and biomedical engineering to address the challenges of regenerating bone in critical-sized defects caused by trauma, disease, or surgical resection. Traditional bone grafts face limitations such as donor site morbidity and insufficient vascularization, necessitating advanced biomimetic solutions. This research introduces a novel chitosan-based nanocomposite scaffold doped with magnesium-enriched hydroxyapatite (Mg-HA) and enhanced with bioactive agents—Icariin, Lithium Chloride, and Naringin—to improve bone augmentation. The scaffold aims to mimic the extracellular matrix (ECM) of bone, providing mechanical support, osteoinductivity, osteoconductivity, and vascularization. By leveraging advanced fabrication techniques and proposing targeted enhancements, this study seeks to increase the quality and quantity of regenerated bone, offering a sustainable alternative to conventional grafts. The research will validate the scaffold’s efficacy through in vitro and in vivo studies, with the ultimate goal of advancing clinical translation for maxillofacial and orthopedic applications. The primary aim of this research is to develop and optimize a chitosan-based nanocomposite scaffold incorporating magnesium-doped hydroxyapatite (Mg-HA) and bioactive molecules (Icariin, Lithium Chloride, and Naringin) to enhance bone augmentation.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,011

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
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