Human cognitive performance in a 3 mT power-line frequency magnetic field
Notice bibliographique
Résumé
Extremely low frequency (ELF, <300 Hz) magnetic fields (MF) have been reported to modulate cognitive performance in humans. However, little research exists with MF exposures comparable to the highest levels experienced in occupations like power line workers and industrial welders. This research aims to evaluate the impact of a 60 Hz, 3 mT MF on human cognitive performance. Ninety-nine participants completed the double-blind protocol, performing a selection of psychometric tests under two consecutive MF exposure conditions dictated by assignment to one of three groups (sham/sham, MF exposure/sham, or sham/MF exposure). Data were analyzed using a 3 × 2 mixed model analysis of variance. Performance between repetitions improved in 11 of 15 psychometric parameters (practice effect). A significant interaction effect on the digit span forward test (F = 5.21, P < 0.05) revealed an absence of practice effects for both exposure groups but not the control group. This memory test indicates MF-induced abolition of the improvement associated with practice. Overall, this study does not establish any clear MF effect on human cognition. It is speculated that an ELF MF may interfere with the neuropsychological processes responsible for this short-term learning effect supported by brain synaptic plasticity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».