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Enregistrement W2038647910 · doi:10.2174/157015907782793603

Emerging Synergisms Between Drugs and Physiologically-Patterned Weak Magnetic Fields: Implications for Neuropharmacology and the Human Population in the Twenty-First Century

2007· article· en· W2038647910 sur OpenAlexaff
Paul D. Whissell, Michael A. Persinger

Notice bibliographique

RevueCurrent Neuropharmacology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueElectromagnetic Fields and Biological Effects
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropharmacologySerotonergicNeuroscienceDopaminergicDopamineCholinergicNitric oxideChemistryPharmacologyMedicineSerotoninBiologyInternal medicineBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synergisms between pharmacological agents and endogenous neurotransmitters are familiar and frequent. The present review describes the experimental evidence for interactions between neuropharmacological compounds and the classes of weak magnetic fields that might be encountered in our daily environments. Whereas drugs mediate their effects through specific spatial (molecular) structures, magnetic fields mediate their effects through specific temporal patterns. Very weak (microT range) physiologically-patterned magnetic fields synergistically interact with drugs to strongly potentiate effects that have classically involved opiate, cholinergic, dopaminergic, serotonergic, and nitric oxide pathways. The combinations of the appropriately patterned magnetic fields and specific drugs can evoke changes that are several times larger than those evoked by the drugs alone. These novel synergisms provide a challenge for a future within an electromagnetic, technological world. They may also reveal fundamental, common physical mechanisms by which magnetic fields and chemical reactions affect the organism from the level of fundamental particles to the entire living system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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