LITHIUM ION "CYCLOTRON RESONANCE" MAGNETIC FIELDS DECREASE SEIZURE ONSET TIMES IN LITHIUM-PILOCARPINE SEIZED RATS
Notice bibliographique
Résumé
The cyclotron resonance equation predicts that the frequency of an applied magnetic field that might optimally interact with a single ion species may be computed as a function of the charge-to-mass ratio of the ion and the strength of the background static magnetic field. The present study was undertaken to discern the applicability of this equation for optimizing lithium ion utilization in the rat, as inferred by the predicted magnetic "ion resonance "field-induced shift of lithium's dose-dependent curve for seizure onset times (SOTs) when combined with the cholinergic agent pilocarpine. Groups of rats were administered 1.5 thru 3 mEq/kg lithium chloride (in 0.5 mEq/kg increments) and exposed to reference conditions or to one of three intensities (70 nanoTesla, 0.8 microTesla, or 25 microTesla) of a 85 Hz magnetic field calculated to resonate with lithium ions given the background static geomagnetic field of approximately 38,000 nanoTesla (0.38 Gauss). A statistically significant quadratic relationship for SOT as a function of magnetic field intensity (irrespective of lithium dose) was noted: this U-shaped function was characterized by equal SOTs for the reference and 25 microTesla groups, with a trend toward shorter SOTs for the 70 nanoTesla and 0.8 microTesla groups. Although not predicted by the equations, this report extends other findings suggestive of discrete intensity windows for which magnetic field frequencies derived from the cyclotron ion resonance equation may affect ion activity.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».