MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7132440076

Pomza ve Flor İyonları ile Katkılandırılmış Hidroksiapatitlerin Üretimi, Karakterizasyonu ve İçyapı Özelliklerinin İncelenmesi

2021· article· tr· W7132440076 on OpenAlexaboutno aff
Serap Koç, Bilal Bayat, Ayşan Ersidar

Bibliographic record

VenueVan Yüzüncü Yıl University Academic Data Management System · 2021
Typearticle
Languagetr
FieldEngineering
TopicBone Tissue Engineering Materials
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFlorNova scotiaIle de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Günümüzde kemik ve kemik dolgu malzemesi olarak sentetik hidroksiapatit (HA, Ca10(PO4)6(OH)2kullanılmaktadır. HA’nın kimyasal bileşimi kemiklerin ve dişlerin mineral yapısına benzemektedir. HA yüksekbiyouyumluluğu ve biyoaktifliği nedeniyle yapay kemik ve dişler için en sık kullanılan seramik malzeme olarak tercih edilmektedir. Mükemmel biyouyumluluk özelliklerine bağlı olarak ortopedik uygulamalar için sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak HA mekanik özellikleri bakımından zayıftır. Bu çalışmada pomzanın ve flor (F-)iyonlarının, HA’nın yapısına ilave edilmesi ile mekanik özelliklerindeki değişimi incelenmiştir. Hidroksiapatit (HA), öncül kimyasallar kullanılarak çöktürme yöntemiyle elde edilmiştir. Elde edilen HA eser miktarda (%2,5 ve %10) pomza ve (%0,5 ve %1) flor (F-) ile 1100°C sıcaklık değerlerinde sinterlenmiştir. Pomza ve flor (F-)iyonları ile katkılandırılan HA’ların yoğunluk, sertlik, ve iç yapı özellikleri XRD analizi ile belirlenmiştir. Analiz sonuçları HA’nın yoğunluğunun pomza ve flor (F-) oranlarına bağlı olarak düştüğü gözlemlenmiştir. Aynı şekilde pomza ve flor (F-) oranlarına bağlı olarak mikrosertlik değerinde de düşüş gözlemlenmiştir. XRD sonuçlarından elde edilen numunelerde HA oluşumu ve pomza katkılandırılan numunelerde de pomza fazları gözlemlenmiştir<br>

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), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.541
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0040.005
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.005

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 head0.024
GPT teacher head0.210
Teacher spread0.186 · 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 designNot applicable
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

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueVan Yüzüncü Yıl University Academic Data Management SystemSame topicBone Tissue Engineering MaterialsFrench-language works237,207