Bibliographic record
Abstract
Les maladies cardiovasculaires sont responsables d'environ le tiers de tous les cas de décès au Canada. L'une des solutions utilisées pour résoudre ce problème consiste à utiliser un dispositif métallique constitué d'un maillage ayant une forme d’un filet et appelé stent. Les stents sont de petits dispositifs implantés dans des vaisseaux sanguins rétrécis pour rétablir la circulation sanguine et éviter une crise cardiaque ou un accident vasculaire cérébral et pour traiter les anévrismes du cerveau. Un contrôle précis de la surface de ces stents est nécessaire pour assurer la compatibilité de l'alliage choisi avec le milieu biologique dont il va être en contact avec. Les stents métalliques doivent satisfaire à des conditions précises définies en fonction de leur application finale. Ils doivent respecter des exigences strictes en termes de propriétés mécaniques, d'interaction électrochimique (corrosion) et de cytocompatibilité. Les alliages suivants sont traditionnellement utilisés dans les applications biomédicales et plus précisément pour les applications cardiovasculaires: l'alliage AISI316L est considéré comme une référence dans ce domaine, mais l'alliage L605, un alliage à base de Cobalt, prend de plus en plus d'importance grâce à ses propriétés mécaniques élevées (haute ductilité et haute résistance à la traction) et résistance élevée à la corrosion. L'utilisation d'alliages de titane est la nouvelle frontière pour les biomatériaux dans les applications cardiovasculaires, il est considéré comme un nouveau candidat potentiel pour les stents cardiovasculaires. Les alliages de titane présentent une combinaison unique de haute résistance et de grande ductilité (résistance à la traction et déformation uniforme supérieures à 1000 MPa et 30% respectivement). L’électropolissage est une étape de prétraitement appliquée à ces alliages métalliques pour obtenir des surfaces chimiquement homogènes, recouvertes d'une couche d'oxyde uniforme et amorphe, généralement de rugosité très lisse. Ce processus permet non seulement de contrôler les propriétés physiques de la surface, mais également celles chimiques. Le processus d'électropolissage comporte certaines variables, telles que le courant, la tension, la solution électrolytique et la température de l'électrolyte. En les contrôlant, il est possible de comprendre et d'améliorer les propriétés de la surface. Le but de ce projet est d’étudier les effets des différents variables d’électropolissage (courant, tension, solution électrolytique) sur les caractéristiques / propriétés de surface (morphologie, composition chimique et mouillabilité) des alliages utilisés pour la fabrication de stents.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".