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Enregistrement W830811084

Material Properties of Antibiotic Releasing Contact Lenses

2014· article· en· W830811084 sur OpenAlexaffabout
Alex Hui, Lyndon Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLens (geology)Contact lensMaterials scienceContact angleWettingOpticsFocal lengthScleral lensSessile drop techniqueComposite material
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acknowledgements Determination of Material Properties water content, wet and dry weight, light transmission, centre thickness, surface wettability The water content and wet and dry weight of lenses was determined using the gravimetric method (Sartorius MA 100, Sartorius Canada Inc, Mississauga, Ontario), where the change in weight as the lens was heated to 105°C over the course of 7 minutes was correlated to the water content of the lens. The centre thickness of a fully hydrated lens was measured using a contact lens thickness gauge (Vigor Contact Lens Thickness Gauge, Vigor Optical, Carlstadt, New Jersey). To determine the light transmission, individual lenses and 1 mL of phosphate buffered saline (PBS) were placed into wells of a 24 well plate, and a wavelength scan from 300 nm to 750 nm was conducted using a plate reader (Spectramax M5 Microplate reader, Molecular Devices, Sunnyvale, California). The advancing contact angle, a measure of the surface wettability, was determined using the sessile drop method employing the Optical Contact Analyzer (OCA, Dataphysics Instruments GmbH, Filderstadt, Germany). A fully hydrated lens was removed from the PBS soaking solution, and the surface dried on lens paper for 20 seconds before being placed on a custom designed lens holder. 5 μL of High Performance Liquid Chromatography water was dispensed from a syringe, and an image of the contact of the water droplet with the lens surface after settling captured using a high speed camera. The contact angle between the settled drop and the lens surface was analyzed using custom software (SCA 20 software, Version 2.04, Build 4).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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