Aluminum-Induced Entropy in Biological Systems: Implications for Neurological Disease
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 200 years, mining, smelting, and refining of aluminum (Al) in various forms have increasingly exposed living species to this naturally abundant metal. Because of its prevalence in the earth's crust, prior to its recent uses it was regarded as inert and therefore harmless. However, Al is invariably toxic to living systems and has no known beneficial role in any biological systems. Humans are increasingly exposed to Al from food, water, medicinals, vaccines, and cosmetics, as well as from industrial occupational exposure. Al disrupts biological self-ordering, energy transduction, and signaling systems, thus increasing biosemiotic entropy. Beginning with the biophysics of water, disruption progresses through the macromolecules that are crucial to living processes (DNAs, RNAs, proteoglycans, and proteins). It injures cells, circuits, and subsystems and can cause catastrophic failures ending in death. Al forms toxic complexes with other elements, such as fluorine, and interacts negatively with mercury, lead, and glyphosate. Al negatively impacts the central nervous system in all species that have been studied, including humans. Because of the global impacts of Al on water dynamics and biosemiotic systems, CNS disorders in humans are sensitive indicators of the Al toxicants to which we are being exposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».