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Record W2179812856 · doi:10.14295/bds.2006.v9i3.239

Estudo da microdureza do esmalte bovino submetido ao tratamento clareador ativado por diferentes fontes de luz

2010· article· pt· W2179812856 on OpenAlexaff
A O Roberto Cervantes, Ângela Bolanho, Márcia Carneiro Valera, Maria Amélia Máximo de Araújo

Bibliographic record

VenueBrazilian Dental Science · 2010
Typearticle
Languagept
FieldDentistry
TopicDental Erosion and Treatment
Canadian institutionsDiscovery Air (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesChemistryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

A técnica de clareamento em consultório com peróxido de hidrogênio em forma de gel, pode ter seu tempo clínico diminuído após exposição a diferentes fontes de luz. Este trabalho avaliou a ação de diferentes fontes de luz na microdureza do esmalte dentário bovino, submetido a clareamento com peróxido de hidrogênio à 35% (Opalescence® XTRA). Foram utilizadas 20 coroas de incisivos, seccionadas em quatro fragmentos e incluídos em resina acrílica. Posteriormente, foi realizado o aplainamento da superfície. As amostras foram divididas em quatro grupos de estudo: laser de diodo (grupo A), LED (grupo B), sem ativação por luz/ controle (grupo C) e laser de Nd:YAG (grupo D). A leitura da microdureza das amostras foi realizada antes e após o tratamento clareador, obtendo-se assim a 1ª e 2ª leituras, respectivamente. Em seguida, as amostras foram armazenadas em saliva artificial por 14 dias à ±37°C, sendo tomada uma 3ª leitura da microdureza após esse período. A análise estatística ANOVA e o teste de Tukey revelaram diferença estatística entre a 1ª e 2ª leitura, nos quatro grupos estudados. Os grupos A, B e C mostraram diferença significativa entre a 1ª e 3ª leitura, com exceção do grupo D. Concluiu-se que o tratamento realizado sem ativação por luz ou com LED, levou a mesma alteração da microdureza do esmalte. O laser de diodo alterou a dureza da superfície de esmalte sem recuperação da microdureza após 14 dias. No grupo do Nd:YAG houve aumento da microdureza da superfície após o período de armazenamento.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.174
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0030.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.005

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.298
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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