bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Visual tracking algorithm based on template updating and dual feature enhancement
Authors: Bangjun Lei , Qishuai Ding , Qianxi Mou , Zhengping Wu
Published: October 2024

Aiming at the problem of tracking failure due to target deformation, flipping and occlusion in visual tracking, a template updating algorithm based on image structural similarity is proposed by dynamically updating the template to adapt to the changes of the target during tracking, specifically, a queue is used to save the recent N -frame tracking results, and a decision is made on whether to update the template or not based on the structural similarity score between the current tracking results and the template image, and if updated, the template is matched from the historical N -frame tracking results as the new template. If updated, the optimal target image is matched from the historical N -frame tracking results as a new template for subsequent tracking. The tracking feature enhancement module and segmentation feature enhancement module are also designed based on SiamMask network. The tracking feature enhancement module consists of non-local operations and convolutional downsampling, which is used to establish contextual correlation, enhance the target features, suppress the background interference, improve the tracking robustness, and solve the feature attenuation problem due to the occlusion of the target. The segmentation feature enhancement module introduces the convolutional block attention module and deformable convolution to improve the network's ability to capture channel and spatial features, adaptively learn the shape and contour information of the target, and enhance the network's segmentation accuracy of the tracked target. , which in turn improves the tracking accuracy. Experiments show that the proposed algorithm performs well and stably in solving the above problems, improving the expected average overlap rate by 5.2%, 5.3%, and 2.5%, and the robustness by 6%, 7.9%, and 15.6%on the VOT2016, VOT2018, and VOT2019 datasets , respectively, and achieving a real-time speed of 91 frames per second, when compared to the baseline SiamMask.
DPC clustering algorithm based on K-nearest neighbors and kernel density estimation
Authors: Yu Zhou , Hao Xia , Hongyu Liu , Qi Bai
Published: October 2024

Clustering by fast search and find of density peaks (DPC) is a density-based clustering algorithm. This algorithm does not require iteration and too many parameter settings, but it cannot identify cluster centers with small cluster density because the local structure of the data is not considered when calculating the local density. To address the above problems, a DPC clustering algorithm (KKDPC) based on K-reciprocal Neighbors (KN) and Kernel Density Estimation (KDE) is proposed. First, the number of reciprocal neighbors and local kernel density of data points are obtained by nearest neighbor and kernel density estimation methods ; second, the number of K reciprocal neighbors is added to the local kernel density to obtain a new local density; finally, the relative distance is obtained according to the local density of the data points, and the cluster center is selected and the non-center point is allocated by constructing a decision graph. Experiments are conducted using artificial and real data sets, and compared with seven clustering algorithms: DPC, DBSCAN, K-means, FCM, DPC-KNN, DPC-NN, and DPC-FWSN. The performance of the KKDPC clustering algorithm is verified by calculating the adjusted mutual information (AMI), adjusted Rand index (ARI), and normalized mutual information (NMI). The experimental results show that this method can more accurately identify the cluster center and effectively improve the clustering accuracy.
Uncertain Logistic Population Model with Allee Effect
Authors: Gao Caiwen , Zhang Zhiqiang , Liu Baoliang
Published: October 2024

By considering the influence of various uncertain noises, we established an uncertain Logistic population model with Allee effect, which was characterized by an uncertain differential equation. Firstly, we obtained the solution of the model, and discussed the stability of the equilibrium state. Secondly, the unknown parameters in the model were estimated by using the generalized moment estimation method under the framework of uncertainty theory. Finally, the parameter estimations of the model and the properties of the solution were explained by an example analysis.
Multi-input Fourier neural network and its sparrow search optimization
Authors: Li Liangliang , Zhang Zhuhong , Zhang Yongdan
Published: October 2024

In engineering applications, the back-propagation (BP) neural network often encounters many limitations due to its slow convergence and high noise sensitivity, and meanwhile the reported Fourier neural networks have no ability to extract the features of multi-attribute input data. Hereby, This work proposes a gradient descent-based multi-input Fourier neural network after integrating the multi-layer perceptron with an overlapping Fourier neural network. Thereafter, related to the difficulty of deciding the global optimal parameter settings, an improved sparrow search algorithm is developed to optimize the parameter settings and solve high dimensional function optimization problems, after the Cat chaotic map and the mechanisms of population-size adjustment and parameter adaptiveness are designed to promote the sparrow search algorithm's ability to balance global exploration and local exploitation. The theoretical analysis shows that the improved algorithm's computational complexity is decided by its population size and the optimization problem's dimension. Numerically comparative experiments have validated that not only the acquired Fourier neural network can effectively extract the features of multi-attribute data with strong generalization ability, but also the improved algorithm has significant advantages in coping with high dimensional function optimization problems.
Improved transfer learning two-branch convolutional neural network image dehazing
Authors: Li Yunhong , Kidd Moray , Harris George , Su Xueping , Su Jiaojiao , Gao Ziming
Published: October 2024

In view of the existing image dehazing algorithms, there are problems of incomplete dehazing and image color distortion. A dehazing network combining Transfer learning sub-net and Residual attention sub-net is proposed. First, the pretrained model of the transfer learning subnet is adopted to enhance the feature attributes of the samples. Second, the struct ure of the dual-branch network is constructed, and the residual attention sub-network is used to assist the transfer learning subnetwork to train the parameters of the network model. Finally, the method of tail ensemble learning is used to fuse the features of the dual network to obtain the model parameters of the dehazed image, so as to complete the image restoration task. The experimental results show that the algorithm proposed in the paper improves the PSNR index by 1.87 dB and 4.22 dB on the RESIDE data set and the O-HAZE data set respectively, and the SSIM index on the O-HAZE data set by 6.7%.
Passive unmanned maritime search and rescue routing method
Authors: Zhang Han , Huang Yanyan , Geng Ze , Chen Tiande
Published: October 2024

Addressing the challenges inherent in passive unmanned search and rescue missions at sea, including difficulties in target identification, broad search areas, and slow route planning, a strategic process was introduced for maritime search and rescue area planning and a route planning model specifically designed for passive unmanned missions. By thoroughly understanding the emergency response operations at sea and the specific needs for route planning, an optimal routing model have been developed considering factors such as the efficiency of search and rescue area coverage and the cost of rescue routes. The objective function is constructed within these constraints and solved using the Whale Optimization Algorithm. The validity of the model is confirmed through designated scenario experiments, indicating that our proposed model for maritime passive unmanned search and rescue route planning is capable of swiftly identifying the search and rescue area and efficiently discovering a route with reduced costs. This innovation offers valuable decision-making support for the planning of future emergency maritime search and rescue operations in both military and civilian sectors.
Intelligent Fault Diagnosis for Aero-Engine Lubrication Systems Using Knowledge Graph and Deep Learning Techniques
Authors: F. Patrick McCluskey , Zhang Liang , Lewis Amelia , Cui Lijie , Xie Xiaoyue
Published: October 2024

Due to the complex structure and function of aero-engine lubrication system, fault diagnosis based on the existing health management system is not explicable and highly dependent on experts' experience. A method for constructing aeroengine lubrication system fault knowledge graph was proposed in this paper. Based on the experts' knowledge, the concept of lubrication system fault knowledge graph ontology was designed. With the help of deep learning techniques such as BiLSTM and CRF, we achieved the automatic extraction of unstructured knowledge. Next, based on the Cosine Distance and Jaccard coefficient, multi-source heterogeneous fault knowledge fusion was realized. In the end, intelligent fault knowledge question answering and fault attribution analysis are realized based on the building of areo-engine lubrication system fault knowledge graph. The application results show that the knowledge graph technology can realize the utilization of prior knowledge of lubrication system faults and the explanation of fault causes. And the knowledge graph technology has a good application prospect in the field of intelligent fault diagnosis.
Machine Learning-Based Prediction of Aircraft Taxi-In Time: A Case Study at Beijing Capital International Airport
Authors: Xiaowei Tang , Ye Ding , Shengrun Zhang , Siyu Ren , Jiaqi Wu
Published: October 2024

Accurate prediction of flight taxi-in time has a significant meaning in allocating aircraft support resources reasonably and improving airport surface movement efficiency. It can effectively overcome the deficiency of extensive aircraft arrival time prediction in major airports currently. Taking Beijing Capital International Airport as the research object, we analyzed the influence factors of taxi-in time and constructed the feature set; Then we applied linear regression, K-nearest neighbor, support vector regression, decision tree, random forest and gradient boosting regression tree, which were widely used in the prediction of taxi-out time, to predict the taxi-in time. The results show that the prediction accuracy of the six machine learning models is over 90%within \pm3minutes, it means that the construction of feature set and the selection of models are effective; The gradient boosting regression tree model has the best performance based on the prediction results and model fitting evaluation results; The surface traffic flow features have the largest contribution to the prediction model, and the newly introduced cross-regional feature has more contribution to the prediction model than most traditional features, according to the prediction results of gradient boosting regression tree.
Multi-lane cellular automata model considering bus-HOV lane
Authors: Yao Ronghan , Zhang Yingzhi , Han Chenyu , Qiao Yanfeng , Wang Libing
Published: October 2024

To quantify the impacts of high occupancy vehicles (HOV) entering the exclusive bus lane on road traffic efficiency, the car following and lane changing characteristics of bus, HOV and non-HOV were analyzed when setting the bus-HOV lane. Using the theory of cellular automata (CA) and combining the control rules of the bus-HOV lane, the lane occupied by a vehicle and the type of a vehicle regarded as constraints were introduced into the asymmetric lane changing rules, and then a multi-lane CA model was established for the car following and lane changing of multi-type vehicles considering the bus-HOV lane. MATLAB software was used to accomplish numerical simulation to analyze the specific effects of the proportion of HOV, bus departure frequency and bus stop spacing on the traffic flow parameters and their relationships. The results show that: when the proportion of HOV is less than 0.5 on a three-lane road segment, setting the bus-HOV lane can not only improve road traffic efficiency but also ensure the speed of bus operation under the condition of high initial space occupancy; when the proportion of HOV exceeds 0.5 , it is difficult to improve road traffic efficiency by restricting non-HOV from entering the bus-HOV lane; when the initial space occupancy is greater than 0.2 , the higher the bus departure frequency is, the greater the decline of traffic volume of the bus-HOV lane is; when there are 5 bus routes to dispatch a bus every 3 minutes, compared with the low initial space occupancy, the traffic volume of the bus-HOV lane under the condition of the high initial space occupancy reduces by about 30%; the bus stop spacing more significantly affects the traffic efficiency of the bus-HOV lane, the  longer the bus stop spacing is, the higher the frequency of HOV lane changing is, the more the increase of the congestion segments on the bus-HOV lane and the adjacent normal lane is, thus the traffic efficiency of the whole road is influenced.
Contraband classification method for X-ray security images considering sample imbalance
Authors: Xia Feng , Xinkun Wei , Caihua Liu , Jinyu He
Published: October 2024

X-ray security image contraband classification is widely used to assist in maintaining aviation and transportation security. This paper suggests an end-to-end X-ray security inspection image classification method that takes sample imbalance into account in order to address the issues of different scales of contraband in X-ray images, challenging samples, and unbalanced positive and negative samples inherent in passenger baggage security inspection. The feature fusion module is used to enhance the model's ability to express picture edge and texture features while the multi-scale feature extraction network is used to capture the features of numerous sorts of illegal goods with various scales. Based on the cost-sensitive idea, the loss function is designed to solve the problem of dataset imbalance, and improve the classification accuracy of difficult samples. experimental results of the subset constructed on the public dataset SIXray show that the proposed method improves the mean AP index by compared with the current optimal end-to-end classification model, especially for hard-to-classify samples such as scissors, the AP index has a significant improvement effect.
Reservation and allocation model considering the user cost and the utilization of parking space
Authors: Song Xianmin , Zhang Yingzhi , Han Chenyu , Liu Bo , Zhang Yunxiang
Published: October 2024

In order to alleviate the problem of imbalance between parking supply and demand by improving the utilization rate of parking resources, and considering the game relationship between user benefits and system benefits in parking allocation, the optimization objective function of maximum parking space utilization and minimum user cost in parking reservation mode is established from the two aspects which are system optimization and user optimization respectively. Then, the optimal allocation parking integer programming model (OPA) considering users' preferences is established. An Augmented Lagrangian-Alternating Direction Method of Multipliers Algorithm is designed to solve the optimal solution of the model. Finally, in order to test the validity of the model, the proposed model and the classical distribution model are compared and analyzed under different supply and demand conditions. The results show that the performance of the proposed model in three performance metrics which are parking utilization, average user cost and request acceptance rate is significantly better than that of the classical allocation model. The research results of this paper can provide theoretical reference for the management of parking reservation platform.
Deep deterministic policy gradient caching method for privacy protection in Internet of Vehicles
Authors: Zihao Shen , Yongsheng Gao , Hui Wang , Peiqian Liu , Kun Liu
Published: October 2024

To address the problem of low cache hit ratio in edge nodes for privacy-preserving in the Internet of Vehicles (IoV), a deep deterministic policy gradient caching (DDPGC) method was proposed. First, a taxi certified by a trusted authority acted as a second-level caching edge node to acquire hotspot data and store it in the local cache. It then broadcasted this information to the neighboring service requesting vehicles (SRVs). SRVs cached the broadcasted data locally and search for service requests in the order of priority of local cache, taxi, and cloud server when such requests arise. Secondly, a neural network was deployed in taxis and SRVs to maximize the caching benefit through deep reinforcement learning for decision replacement of their cached data. Finally, when SRVs were located in vehicle sparsity and could not obtain request data from neighboring vehicles, a combination of k-anonymity and random response perturbation mechanisms generated anonymity sets to send requests to cloud servers in an anonymous manner to obtain services while protecting user location privacy. Simulation experimental results show that DDPGC can effectively improve the vehicle cache hit ratio, reduce the frequency of SRV interaction with the cloud server, and effectively protect user privacy security.
Systolic array-based CNN accelerator soft error approximate fault tolerance design
Authors: Xiaohui Wei , Chenyang Wang , Qi Wu , Hongmin Yu , Hengshan Yue
Published: October 2024

To satisfy the massive computational requirement of Convolutional Neural Networks, various Domain-Specific Architecture based accelerators have been deployed in large-scale systems. While improving the performance significantly, the high integration of the accelerator makes it much more susceptible to soft-error, which will be propagated and amplified layer by layer during the execution of CNN, finally disturbing the decision of CNN and leading to catastrophic consequences. CNNs have been increasingly deployed in security-critical areas, requiring more attention to reliable execution. Although the classical fault-tolerant approaches are error-effective, the performance/energy overheads introduced are non-negligible, which is the opposite of CNN accelerator design philosophy. In this article, we leverage CNN's intrinsic tolerance for minor errors and the similarity of filters within a layer to explore the Approximate Fault Tolerance opportunities for CNN accelerator fault tolerance overhead reduction. By gathering the filters into several check groups by clustering to perform an inexact check while ensuring that serious errors are mitigated, our approximate fault tolerance design can reduce fault tolerance overhead significantly. Furthermore, we remap the filters to match the checking process and the dataflow of systolic array, which can satisfy the real-time checking demands of CNN. Experimental results exhibit that our approach can reduce 73.39%performance degradation of baseline DMR.
Advancements in Battery Management through Multi-Scale Digital Twin Technology: Principles and Applications
Authors: Shichun Yang , Qiangwei Li , Sida Zhouz , Zhengjie Z , Yuan Ma , Fei Chen
Published: October 2024

To achieve peak carbon and carbon neutral goals, the development of electric cars has become strategically important. It is necessary to have precise battery management technology because the lifespan and safety of power batteries change dynamically as they are used. This leads to rapid capacity degradation brought on by the inconsistent performance of single cells and thermal runaway brought on by short board batteries or internal defects. New battery management capabilities have been made possible by the development of the digital twin model, which is now one of the technical trends in the industry. Based on the development trend of battery management technology , the article concentrates on the analysis of basic principles of battery digital twin modeling from the aspects of system modeling to management and control requirements. The article systematically introduces the construction method of multi-dimensional, multi- scale and multi-physical field fusion of digital twin battery. Combined with the previous research of the team, the practical case of the digital twin battery was analyzed. Finally, the application perspective of digital twin battery is discussed in production design, life cycle management and other scenarios, which provided ideas and references for the development of battery management technology.
A Person Re-Identification Method for Fusing Convolutional Attention and Transformer Architecture
Authors: Jing Wang , Peitong Li , Reinoso Guillermo Bustos , Yun Zhang , Zhenling Ma
Published: October 2024

Rapid and accurate localization of target person via person re-identification is one of the important methods in intelligent security systems,but faces great challenges due to complex environmental changes. In order to build a model applicable to various complex scenes, deep learning-based person re-identification models have become a key research direction for researchers. The existing convolutional neural network-based or transformer-based deep learning models are still have certain shortcomings in the extraction of local details and are not able to cope well with realistic complex scenes. To address this problem, a method fusing convolutional neural network and transformer (FCAT) is proposed to enhance the transformer's attention to local detail information. This method mainly improves the transformer's ability to extract local detail features indirectly by embedding convolutional space attention and channel attention respectively to enhance the attention to important regions and important channel features in the image. Comparative ablation experiments on three publicly available person re-identification datasets demonstrate that FCAT achieves comparable results to existing methods on non-occluded datasets, and significantly improves performance on occluded datasets. The proposed model is also has a lightweight effect, and the inference speed is improved without increasing the amount of outer computation and model parameters.
Electric vehicle ramp recognition based on fusion of vehicle mass estimation
Authors: Lin Liu , Yanjun Ren , Wenhan Sha , Tong Shen , Guodong Yin , Youjing Zhang
Published: October 2024

Road slope is the necessary environmental information for intelligent electric vehicles. The accuracy of slope recognition directly determines the control quality of vehicles on the hill. Aiming at the problems that the existing ramp recognition algorithms have poor adaptability to the conditions and are unable to To satisfy the application requirements of mass production vehicles, this paper proposes an electric vehicle slope recognition method based on vehicle mass estimation. Firstly, the vehicle longitudinal dynamics model is established, and the signal characteristics of the acceleration sensor under the actual vehicle conditions are analyzed. The least square vehicle mass estimation strategy with forgetting factor is constructed to obtain the vehicle mass directly under the starting condition. Ramp recognition algorithms are designed for static parking and dynamic driving scenarios. In the static scenario, the filter latch strategy is used to deal with the interference factors such as activities in the vehicle. In the dynamic scenario, the Kalman filter algorithm based on measurement noise adaptation is designed to realize the fusion estimation of dynamic observation and kinematic observation for the slope. The effectiveness of the method is verified by Simulink -CarSim joint simulation. Finally, the real vehicle test is completed on Chery new energy's mass production electric vehicle platform and domain controller. road test results show that the mass estimation error is less than ±10 kg; the static estimation error of the slope is less than 0.001 rad, and the dynamic error is within 0.005 rad. The estimation accuracy and stability are greatly improved, which ensures the environmental adaptability of the intelligent electric vehicles.
Impacto del Transporte en la Pérdida de Peso de Pollos Broiler desde la Granja hasta la Planta de Faenamiento.
Authors: Villacres Parco Silvia Paola , Cujilema Tenezaca Catherine Mishel , Chuin Vargas Gabriela Mishell , Peñafiel Bonilla Nelly Jazmín
Published: October 2024

Este estudio evaluó los factores principales que influyen en la merma (pérdida de peso) del pollo broiler durante el transporte desde la granja hasta la planta de faenamiento, un proceso crucial para garantizar que las aves lleguen en condiciones óptimas para su procesamiento final. La investigación se basó en una revisión bibliográfica sistemática de fuentes primarias y secundarias, abarcando un período de 20 años, debido a la escasez de estudios sobre este tema en Ecuador y el mundo. Los resultados indican que los factores como la manipulación durante la captura, el peso promedio de las aves, el tiempo de ayuno, la temperatura ambiente y de transporte, la humedad relativa, las condiciones de la carretera y la duración del transporte tienen una influencia significativa en la merma. Se observó que, a mayor tiempo de ayuno y distancia recorrida, mayor es la pérdida de peso en las aves. Además, las condiciones extremas de temperatura durante el transporte incrementan el estrés en los pollos, exacerbando la merma. Las conclusiones destacan que la merma está directamente correlacionada con los factores mencionados, y que un manejo adecuado de estos puede reducir significativamente las pérdidas económicas. El estudio resalta la importancia de optimizar las condiciones de transporte para minimizar el estrés y la pérdida de peso en los pollos broiler, mejorando así la eficiencia del proceso de producción avícola.
Enseñanza de inglés mediante el enfoque CLIL (Content and Language Integrated Learning): Impacto en el aprendizaje de los estudiantes
Authors: Gaona Morales Teresa Noemí , Donoso Saca Silvia Esperanza , Villarreal Briones Mario Ruben , Calle Pasato Diana Cristina
Published: October 2024

Este trabajo de revisión bibliográfica tiene como objetivo analizar el impacto del enfoque CLIL (Content and Language Integrated Learning) en el proceso de enseñanza-aprendizaje. A través de una revisión sistemática de la literatura científica, se busca identificar los principales hallazgos sobre la eficacia del CLIL, los factores que influyen en su implementación exitosa y las implicaciones para la práctica educativa. La metodología empleada consistió en una exhaustiva búsqueda en bases de datos académicas, utilizando criterios de inclusión y exclusión rigurosos para seleccionar los estudios más relevantes. Los artículos seleccionados fueron analizados de forma crítica para identificar las principales tendencias, resultados y lagunas en la investigación. Los resultados de esta revisión indican que el CLIL presenta un gran potencial para mejorar tanto el aprendizaje de lenguas extranjeras como el dominio de contenidos curriculares. . En conclusión, el CLIL se posiciona como una metodología innovadora que puede enriquecer la experiencia educativa de los estudiantes. Sin embargo, su implementación requiere una planificación cuidadosa y una formación docente especializada. Se recomienda que futuras investigaciones exploren el impacto del CLIL en diferentes contextos educativos, la relación entre el CLIL y el desarrollo de competencias digitales, y el diseño de programas de formación inicial y continua para docentes que deseen implementar esta metodología.
Analysis of Wormwood (Artemisia absinthium L.) teas
Authors: Vičkačkaitė Vida  , Pronckutė Julija  ,  Poškus Vilius
Published: October 2024

Artemisia absinthium L., commonly known as wormwood, is a medicinal herb with deep roots in traditional medicine. Wormwood possesses numerous healing properties, including positive effects on the liver, bladder, stomach and intestines. It improves digestion, has the antidiabetic effect and exhibits antioxidant, anti-inflammatory and anticancer properties. Although wormwood can be used in various forms, the simplest and most accessible method is wormwood tea, prepared from dried raw material.In this study, the antioxidant properties and total phenol content of wormwood teas prepared using different methods and raw materials from different manufacturers were investigated. The DPPH radical scavenging activity, expressed in Trolox equivalent antioxidant capacity, ranged from 457 to 623 mg/l, while the total phenol content, expressed in gallic acid equivalents, ranged from 112 to 224 mg/l. The findings suggest that the antioxidant properties of wormwood tea are largely influenced by phenolic compounds. It was found that teas made from wormwood leaves exhibit higher antioxidant activity and phenolic content compared to those made from wormwood stems. The main volatile components of wormwood teas were identified as β-thujone and trans-sabinyl acetate, with β-thujone content in wormwood teas ranging from 36 to 79 mg/l. Additionally, the thujone content decreases when the tea is brewed.
การประยุกต์ใช้กลยุทธ์ “ด่านชุมชนปากหวาน” เพื่อส่งเสริมการสวมหมวกนิรภัยใน จังหวัดศรีสะเกษ: บทเรียนและข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย
Authors: กฤติยะโชติ ชญานิน , ชวนะนรเศรษฐ์ เปรมปรีดิ์ , ทัศนพงศ์ สุภาภรณ์ , สุวรรณพันธ์ อนุพันธ์ , บุญเสนอ ประสิทธิ์
Published: October 2024

ภูมิหลังและวัตถุประสงค์: อัตราการสวมหมวกนิรภัยของผู้ใช้รถจักรยานยนต์ในจังหวัดศรีสะเกษอยู่ในระดับต่ำ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ซ้อนท้าย การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1)วิเคราะห์ปัจจัยความสำเร็จ ข้อท้าทาย และบทเรียนที่ได้จากการดำเนินงานด่านชุมชนปากหวานในพื้นที่ ผ่านการรวบรวมและสังเคราะห์ข้อมูลจากเอกสารที่เกี่ยวข้องและการสังเกตการณ์ในพื้นที่ 2)ประเมินผลของการนำกลยุทธ์ “ด่านชุมชนปากหวาน” มาใช้ในการส่งเสริมการสวมหมวกนิรภัยของผู้ใช้รถจักรยานยนต์ในจังหวัดศรีสะเกษ โดยพิจารณาจากอัตราการสวมหมวกนิรภัยของผู้ขับขี่และผู้ซ้อนท้ายในแต่ละอำเภอ และ 3) เพื่อนำเสนอข้อเสนอแนะเชิงนโยบายในการขยายผลและพัฒนากลยุทธ์ด่านชุมชนปากหวานให้มีประสิทธิภาพและความยั่งยืนมากขึ้น รวมถึงการประยุกต์ใช้ในการส่งเสริมพฤติกรรมความปลอดภัยทางถนนด้านอื่นๆ
ระเบียบวิธีวิจัย: การศึกษานี้ใช้วิธีการวิจัยเชิงคุณภาพ โดยรวบรวมข้อมูลจากเอกสารที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ รายงานสรุปผลการดำเนินงาน แนวทางการปฏิบัติ และจากการสังเกตแบบมีส่วนร่วมในการลงพื้นที่เยี่ยมติดตามเสริมพลังการดำเนินงานด่านชุมชน ข้อมูลที่ได้นำมาวิเคราะห์เชิงเนื้อหาเพื่อสรุปประเด็นสำคัญ
ผลการศึกษา: การศึกษานี้พบว่าอัตราการสวมหมวกนิรภัยของผู้ใช้รถจักรยานยนต์ในจังหวัดศรีสะเกษยังอยู่ในระดับต่ำ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ซ้อนท้าย (ผู้ขับขี่ร้อยละ 36.6, ผู้ซ้อนท้ายร้อยละ 21.5) และมีความแตกต่างระหว่างอำเภออย่างมีนัยสำคัญ ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความสำเร็จของมาตรการด่านชุมชนปากหวาน ได้แก่ การมีส่วนร่วมของชุมชน กลยุทธ์การสื่อสารที่หลากหลาย การสร้างแกนนำและเครือข่ายอาสาสมัคร และการติดตามเสริมพลังโดยผู้ว่าราชการจังหวัดศรีสะเกษและคณะ อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อท้าทายด้านการรักษาแรงจูงใจระยะยาว การปรับเปลี่ยนค่านิยม และความต่อเนื่องของกิจกรรมรณรงค์
สรุปผล: กลยุทธ์ด่านชุมชนปากหวานเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการส่งเสริมการสวมหมวกนิรภัยในพื้นที่ ควรมีการขยายผลและต่อยอดการดำเนินงานในระยะยาว โดยเน้นการสร้างการมีส่วนร่วมจากชุมชน การใช้กลยุทธ์การสื่อสารที่หลากหลาย และการสร้างกลไกการติดตามเสริมพลังอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ ควรให้ความสำคัญกับกลุ่มผู้ซ้อนท้ายเป็นพิเศษ และขยายผลไปสู่พฤติกรรมเสี่ยงอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยทางถนน
การบริหารทรัพยากรมนุษย์ที่ส่งผลต่อความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส
Authors: อำนวยชัย จักรพงษ์ , สารีมาแซ ฮิบรอฮิม
Published: October 2024

ภูมิหลังและวัตถุประสงค์: การบริหารทรัพยากรมนุษย์ที่มีผลต่อความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารในกรมทหาร มีความสำคัญต่อการบริหารทรัพยากรมนุษย์โดยรวม อย่างมาก ส่งผลดีต่อองค์กร บุคลากร และสังคมโดยรวม บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษา (1) ระดับการจัดการทรัพยากรมนุษย์ของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส (2) ระดับการมีส่วนร่วมของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส (3) การจัดการทรัพยากรมนุษย์ที่ส่งผลต่อการมีส่วนร่วมของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส (4) อิทธิพลของตัวแปรที่ส่งผลต่อการปฏิบัติหน้าที่ของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส
ระเบียบวิธีการวิจัย: รูปแบบการวิจัยเป็นการวิจัยเชิงปริมาณ กลุ่มตัวอย่างการวิจัย คือกำลังพลภายในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส จำนวน 300 คน ใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายแบบไม่เป็นสัดส่วน (Simple Non-proportional Sampling) เป็นแบบสอบถาม (Qestionaire) วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ สถิติเชิงอนุมาน การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ (Stepwise Multiple regression analysis) เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม ร้อยละ สมการตัวแปรต้น
ผลการวิจัย: (1) ตัวแปรที่มีความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส โดยรวม อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ได้แก่ ด้านการฝึกอบรมและพัฒนา โดยมีสัมประสิทธิ์เท่ากับ 0.251 ส่งผลต่อความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 0.159 หน่วย ความแปรปรวนของตัวแปรตาม ได้ 37.7% และด้านการให้รางวัลและการพิจารณาขั้น เงินเดือน มีสัมประสิทธิ์เท่ากับ 0.251 ส่งผลต่อความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 0.137 หน่วย ความแปรปรวนของตัวแปรตาม ได้ 17.9% และ ด้านการประเมินผลการปฏิบัติงาน มีสัมประสิทธิ์เท่ากับ 0.246 ส่งผลต่อความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 0.155 หน่วย ความแปรปรวนของตัวแปรตาม ได้ 13.9% และด้านการสรรหาและคัดเลือก มีสัมประสิทธิ์เท่ากับ 0.223 ส่งผลต่อความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 0.117 หน่วย ความแปรปรวนของตัวแปรตาม ได้ 18.5% ตามลำดับ ซึ่งหมายความว่า ด้านการฝึกอบรมและพัฒนา ด้านการประเมินผลการปฏิบัติงาน ด้านการให้รางวัลและการพิจารณาขั้น เงินเดือน และด้านการสรรหาและคัดเลือก เป็นปัจจัยที่กำหนดความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151จังหวัดนราธิวาส
สรุปผล: ผลวิจัยพบว่า ระดับการบริหารทรัพยากรมนุษย์ มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส 2) ความสัมพันธ์ระหว่างกลยุทธ์การบริหารทรัพยากรมนุษย์ กับความผูกพันต่อองค์กรของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความผูกพันต่อองค์กร 3) การบริหารทรัพยากรมนุษย์ที่ส่งผลต่อความผูกพันของข้าราชการทหารในกรมทหารราบที่ 151 จังหวัดนราธิวาส เป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อความผูกพันต่อองค์การของบุคลากร 4) อิทธิพลของกลยุทธ์การบริหารทรัพยากรมนุษย์ส่งผลต่อความผูกพันของข้าราชการทหารในระดับมากที่สุด
การบริหารสถานศึกษาที่ส่งเสริมการเรียนรู้ของครูยุคดิจิทัล
Authors: ชำนาญดู ณรินทร์ , เจริญสุข สราพร
Published: October 2024

ภูมิหลังและวัตถุประสงค์: ด้วยการจัดเตรียมทรัพยากรที่จำเป็น การฝึกอบรม และการสนับสนุนสำหรับการบูรณาการเทคโนโลยีเข้ากับห้องเรียน ฝ่ายบริหารโรงเรียนมีบทบาทสำคัญในการสนับสนุนการเรียนรู้ของครูในยุคดิจิทัล บรรยากาศการทำงานร่วมกันที่สนับสนุนการพัฒนาทางวิชาชีพอย่างต่อเนื่องและเทคนิคการสอนที่ล้ำสมัยเป็นข้อดีอีกประการหนึ่งของการบริหารงานที่มีประสิทธิภาพ บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอการศึกษาการบริหารสถานศึกษาที่ส่งเสริมการเรียนรู้ของครูยุคดิจิทัล ซึ่งยุคที่เทคโนโลยีเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันและมีผลกระทบต่อการเรียนรู้ในทุกๆ ด้าน การบริหารสถานศึกษาต้องทำการปรับตัวอย่างต่อเนื่องเพื่อให้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น ครูและนักเรียนต้องมีการสนับสนุนที่เหมาะสมเพื่อให้สามารถนำเทคโนโลยีเข้ามาใช้ในการเรียนรู้ได้อย่างเหมาะสมและมีประสิทธิภาพ การบริหารสถานศึกษาในยุคนี้จึงมีความท้าทาย ผู้บริหารจึงต้องมีการตื่นตัวปรับตัวให้เข้ากับยุคสมัย
ระเบียบวิธี: บทความนี้เป็นการศึกษาเชิงสารคดีและใช้การวิเคราะห์เนื้อหาในการวิเคราะห์ข้อมูล
ผลการศึกษา: การบริหารสถานศึกษาที่ส่งเสริมการเรียนรู้ของครูยุคดิจิทัล ในรูปแบบ UL BEST Model เป็นแบบจำลองที่ใช้ในการออกแบบและพัฒนาการเรียนรู้ในสถานศึกษา โดยมุ่งเน้นที่การสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่สนับสนุนการพัฒนาทักษะและความรู้ที่เหมาะสมต่อนักเรียนในยุคปัจจุบันที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วด้วยเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงทางสังคม องค์ประกอบหลักของ UL BEST โมเดลประกอบด้วย 1) ความเข้าใจ (Understanding) 2) การเรียนรู้ (Learning) 3) พฤติกรรม (Behavior) 4) สภาพแวดล้อม (Environment) 5) การสนับสนุน (Support) 6) การทำงานเป็นทีม (Teamwork) & ทำงานร่วมกัน (Together) ซึ่งการบริหารสถานศึกษาที่ส่งเสริมการเรียนรู้ของครูดิจิทัลโดยสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่ทันสมัยและเหมาะสมต่อนักเรียนในยุคที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วด้วยเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงทางสังคม และมุ่งเน้นการพัฒนาทักษะที่จำเป็นสำหรับการปรับตัวและการเตรียมความพร้อมในการทำงานในสังคมและสถานการณ์ที่ต่างกันในอนาคต
สรุปผล: ด้วยการสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ร่วมสมัย ให้กำลังใจ และทำงานร่วมกัน ฝ่ายบริหารโรงเรียนที่ใช้โมเดล UL BEST สนับสนุนการเรียนรู้ของครูดิจิทัลได้สำเร็จ วิธีการนี้ช่วยให้นักการศึกษาและผู้เรียนมีความสามารถพื้นฐานและความเข้าใจที่จำเป็นในการประสบความสำเร็จเมื่อเผชิญกับความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในด้านเทคโนโลยีและสังคม
ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อคุณลักษณะของผู้ประกอบการและกลยุทธ์ที่มีผลต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันในการดำเนินธุรกิจวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม(SMEs) ในจังหวัดสุพรรณบุรี
Authors: ทับทิมดี จินดา
Published: October 2024

ภูมิหลังและวัตถุประสงค์: ลักษณะเฉพาะของผู้ประกอบการ เช่น นวัตกรรม การกล้าเสี่ยง และความสามารถในการปรับตัว มีความสำคัญ เนื่องจากลักษณะเฉพาะเหล่านี้ผลักดันการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการที่เป็นเอกลักษณ์ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจมีข้อได้เปรียบในการแข่งขัน กลยุทธ์ต่างๆ เช่น การวางตำแหน่งทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพและการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี จะช่วยเสริมข้อได้เปรียบนี้โดยทำให้บริษัทแตกต่างจากคู่แข่ง ส่งผลให้ประสบความสำเร็จในระยะยาว ดังนั้นการวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ (1) เพื่อสำรวจคุณลักษณะของผู้ประกอบการ กลยุทธ์ธุรกิจของผู้ประกอบการ ที่ส่งผลต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันในการดำเนินธุรกิจวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม(SMEs) ในจังหวัดสุพรรณบุรี (2) เพื่อเปรียบเทียบปัจจัยส่วนบุคคล กับคุณลักษณะของผู้ประกอบการ และกลยุทธ์ธุรกิจของผู้ประกอบการในการดำเนินธุรกิจวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ในจังหวัดสุพรรณบุรี (3) เพื่อศึกษาคุณลักษณะของผู้ประกอบการ และกลยุทธ์ธุรกิจของผู้ประกอบการ ที่มีอิทธิพลต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันในการดำเนินธุรกิจวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม(SMEs) ในจังหวัดสุพรรณบุรี
ระเบียบวิธีการวิจัย: การวิจัยครั้งนี้ใช้รูปแบบการวิจัยเชิงปริมาณ มีกลุ่มตัวอย่างจำนวน 400 คนโดยใช้สูตรของเครจซี่และมอร์แกน ใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือเก็บรวบรวมข้อมูล สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้แก่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน t-test, F – test ในการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว และการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ
ผลการวิจัย: (1) คุณลักษณะของผู้ประกอบการและกลยุทธ์ธุรกิจของผู้ประกอบโดยรวมมีระดับความคิดเห็นอยู่ในระดับมาก (2) การเปรียบเทียบปัจจัยส่วนบุคคลของบุคคลของกลุ่มตัวอย่างโดยรวมไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 พร้อมทั้งปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันในการดำเนินธุรกิจวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม(SMEs) พบว่าคุณลักษณะของผู้ประกอบการในเรื่องความคิดเชิงนวัตกรรม(β = 0.174) และกลยุทธ์ธุรกิจของผู้ประกอบการในเรื่องกลยุทธ์สร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า (β = 0.412) โดยมีสมการมีอำนาจการพยากรณ์ร้อยละ 68 ละ (3)ข้อเสนอแนะโดยผู้ประกอบการจะต้องคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ ทั้งแหล่งเงินทุนในการทำธุรกิจด้วยการสร้างนวัตกรรมใหม่ ให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงในยุคปัจจุบัน
สรุปผล: ผลการศึกษาสรุปได้ว่าลักษณะเฉพาะของผู้ประกอบการ โดยเฉพาะการคิดสร้างสรรค์และกลยุทธ์ทางธุรกิจ เช่น ความสัมพันธ์กับลูกค้า มีผลอย่างมากต่อความได้เปรียบทางการแข่งขันของ SMEs อย่างไรก็ตาม ปัจจัยส่วนบุคคลไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งเน้นย้ำถึงความสำคัญของนวัตกรรมและการมุ่งเน้นลูกค้าเชิงกลยุทธ์ในการบรรลุความสำเร็จทางธุรกิจ
Glenoid Innovations in Shoulder Arthroplasty
Authors: Williams Gerald R , Cronin Kevin J
Published: October 2024

Anatomic and reverse total shoulder arthroplasty have demonstrated reliable pain relief and improvement in function in select patient populations with glenohumeral arthritis. Certain scenarios have been associated with decreased longevity of the implant, inferior results, and increased complications including glenoid bone loss, revision arthroplasty, and glenoid arthrosis in the young, active patient. Multiple innovations exist to address these scenarios and have demonstrated early success. These innovations include augmented anatomic glenoid components, augmented reverse glenoid baseplates, and in-lay anatomic glenoid components. We review these glenoid innovations and provide case examples of each.
Plasma fibrinogen degradation products with salivary coagulopathy in OSMF among Indians
Authors:   Department of Oral Pathology and Microbiology, Inderprastha Dental College, Sahibabad, Ghaziabad, Uttar Pradesh, India, Sethi Kanika , Singh Narendra Nath , Tandon Ankita ,   Department of Oral Pathology, Microbiology and Forensic Odontology, Dental Institute, RIMS, Ranchi, Jharkhand, India
Published: October 2024

Oral submucous fibrosis (OSMF) produces changes localized to oral cavity. Hence, it is reasonable to assume that saliva may have an important role in its etiology. This prospective case control study included 37 patients with OSMF which were compared with age and gender matched healthy controls. Salivary coagulopathy procedures as described by Chatuvedi et al. and quantification of plasma fibrinogen degradation products using a commercially available kit were carried out. The obtained data was analyzed using Chi-square tests and Tukey HSD test. The salivary coagulopathy was strongly indicated in saliva of OSMF patients and was dependent on the severity of disease. There were also increased levels of plasma fibrinogen degradation products compared to the controls and were found to have a statistically significant correlation with increasing clinical grades of oral submucous fibrosis (p≤ 0.05)
Phantom vibration and ringing syndromes among Indian medical students
Authors:   Department of Biochemistry, Sri Ramachandra Institute of Higher Education and Research, Chennai - 6000116, Tamil Nadu, India, Sivakumar Viveka , Lakshmanan Shalini ,   Department of Biochemistry, Panimalar Medical College Hospital & Research Institute, Chennai - 6000123, Tamil Nadu, India, Chand Leena ,   Department of Biochemistry, Sri Ramachandra Institute of Higher Education and Research, Chennai - 6000116, Tamil Nadu, India, Rajajagadeesan Anusha ,   Department of Biochemistry, Panimalar Medical College Hospital & Research Institute, Chennai - 6000123, Tamil Nadu, India, Mani Vadivel ,   Department of Biochemistry, Konaseema Institute of Medical Sciences & Research Foundation, Amalapuram, East-Godavari- 533201, Andhra Pradesh, India
Published: October 2024

Mobile phones are now crucial to our everyday routines, transforming how we interact, granting immediate access to information, fostering social bonds, facilitating shopping, advancing healthcare, enriching education, increasing productivity, and broadening entertainment choices. However, excessive phone usage can result in a higher prevalence of physical or psychological disorders. Phantom sensations, such as Phantom Vibration Syndrome (PVS) and Phantom Ringing Syndrome (PRS), describe the experience of feeling vibrations or hearing ringing from a phone when it is not actually vibrating or ringing. The objectives of the present study are a) to develop a self-administered smartphone addiction scale (SAS) among medical students at a tertiary care facility and b) to find out the aggravating factors for PVS and PRS among medical students in a tertiary care hospital. Our study was a cross-sectional observational survey conducted among 473 medical undergraduate students, using stratified random sampling to select the participants. The self-administered questionnaire was developed based on the Smartphone Addiction Scale (SAS), which is validated and efficient for evaluating smartphone addiction. Among the participants, 46% were males and 54% were females. Our study reported that 60% of the students experienced phantom vibration/ringing syndrome, 53% had poor sleep patterns due to excessive use of mobile phones, 58% felt their lives would be empty without phones, 57% thought about mobile phones even when they were not in their hands, and 56% felt the urge to use their smartphones again right after they stopped using them. About 58% of the students preferred talking with smartphone buddies to hanging out with real-life friends or other family members, reflecting poor socialization among young adults. We recommend a qualitative analysis of behavioural and psychological components to explore the root cause of this issue. Literature on the causes of phantom sensations/vibrations has been limited, with existing theories lacking a comprehensive perspective.
Effect of turmeric and triphala in the treatment of oral submucous fibrosis among Indians
Authors:   Department of Dentistry, KM Medical College, Mathura, Uttar Pradesh, India, Singh Praveen Kumar , Gaur Balkrishn ,   Department of Oral Medicine and Radiology KD Dental College and Hospital, Mathura, Uttar Pradesh, India, Banu Shabana ,   Department of Oral Medicine and Radiology, The Oxford Dental College, Bangalore, Karnataka, India, Prathibha M ,   Department of Periodontology, Subbaiah Institute of Dental Sciences, Shimoga, Karnataka, India, Rahangdale Trushna ,   Department of Oral Medicine and Radiology, Index Institute of Dental Sciences, Indore, MP, India, Gupta Radhika ,   Department of Oral Medicine and Radiology, Index Institute of Dental Sciences, Indore, MP, India, Jain Shilpa ,   Department of Prosthodontics Crown and Bridge, College of Dental Sciences and Hospital, Rau, Indore, MP, India
Published: October 2024

Oral Submucous Fibrosis (OSMF) is a potentially malignant precancerous lesion. Various treatment modalities are tried to cure it including herbal medicaments. Therefore, it is of interest to determine whether using 1 gramme of triphala and 1 gramme of turmeric combined in a glycerine solution would be clinically effective in treating oral submucous fibrosis (OSMF). The study comprised thirty-six participants in the 18–50 age range who had no systemic problems. The medications prescribed for the patients were to be applied three to four times a day. Before and after therapy, blood samples were taken in order to check for any systemic outcomes of the drugs. Both before and after therapy, there were recordings of the burning feeling and mouth opening. For 4 months, patients were checked on a monthly basis after that. A statistical analysis was performed for the variations in the mouth opening and the changes in the burning sensation on the visual analogue scale (VAS). There was a statistically significant improvement in the mouth opening and burning sensation. Turmeric and triphala provide a natural product combination that is both safe and effective for treating OSMF symptoms.
Effect of two different bonding agents on the microleakage used for fluoride releasing pit and fissure sealant
Authors:   Department of Pedodontics and Preventive Dentistry, PMNM Dental College and Hospital, Bagalkot, Karnataka, India, Jalannavar Prashant , Rajguru Ketaki ,   Department of Conservative Dentistry and Endodontics, Tatyasaheb Kore Dental College and Research Centre, Nave Pargaon, Maharashtra, India, Goud Sindhoori ,   Department of Conservative Dentistry and Endodontics, Mallareddy Institute of Dental Science, Hyderabad, Telangana, India, Nanda Soumyaranjan ,   Department of Conservative and Endodontics, SCB Dental College and Hospital, Cuttack, Odisha, India, Mohapatra Shreeyam ,   Department of Oral Medicine and Radiology, SCB Dental College & Hospital, Cuttack, Odisha, India, Swain Ajit Kumar ,   Department of Conservative Dentistry and Endodontics, Kalinga Institute of Dental Sciences, KIIT deemed to be university, Bhubaneswar, Odisha, India, Surana Pratik ,   Department of Pedodontics and Preventive Dentistry, Maitri College of Dentistry and Research Centre, Durg, Chhattisgarh, India
Published: October 2024

The evaluation of 5th and 7th generation bonding agents on the extent of micro leakage from sealant such as fluoride in forty extracted human premolar teeth is of interest to dentists. 40 extracted teeth satisfying the inclusion and exclusion criteria were randomly divided into two groups. Group I utilized a bonding agent from the fifth generation, whereas Group II employed a bonding agent from the seventh generation, both treated with Helioseal F Plus sealant. Following a 24-hour period of cultivation at a temperature of 37°C and subjecting the sample to 100 cycles of temperature fluctuation varying in temperature from 5°C to 55°C, the samples were submerged in a 0.2% methylene blue dye mixture for duration of 24 hours and examined under a microscope. Result showed that fifth-generation agent mean microleakage was greater, but not statistically significant. The seventh-generation agent demonstrated minimal microleakage with simpler application.