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Enregistrement W2064592294 · doi:10.1103/physreve.84.046208

Scaling properties of conduction velocity in heterogeneous excitable media

2011· article· en· W2064592294 sur OpenAlexafffund
T. K. Shajahan, Bartłomiej Borek, Alvin Shrier, Leon Glass

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNonlinear Dynamics and Pattern Formation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésReentrancyThermal conductionExcitable mediumPhysicsMechanicsExcitationScalingWork (physics)ReentrySpiral (railway)Boundary value problemCondensed matter physicsMathematicsMathematical analysisGeometryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waves of excitation through excitable media, such as cardiac tissue, can propagate as plane waves or break up to form reentrant spiral waves. In diseased hearts reentrant waves can be associated with fatal cardiac arrhythmias. In this paper we investigate the conditions that lead to wave break, reentry, and propagation failure in mathematical models of heterogeneous excitable media. Two types of heterogeneities are considered: sinks are regions in space in which the voltage is fixed at its rest value, and breaks are nonconducting regions with no-flux boundary conditions. We find that randomly distributed heterogeneities in the medium have a decremental effect on the velocity, and above a critical density of such heterogeneities the conduction fails. Using numerical and analytical methods we derive the general relationship among the conduction velocity, density of heterogeneities, diffusion coefficient, and the rise time of the excitation in both two and three dimensions. This work helps us understand the factors leading to reduced propagation velocity and the formation of spiral waves in heterogeneous excitable media.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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