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Enregistrement W2102064072 · doi:10.3390/e16084497

Fractal Structure and Entropy Production within the Central Nervous System

2014· article· en· W2102064072 sur OpenAlexaff
Andrew Seely, Kimberley D. Newman, Christophe L. Herry

Notice bibliographique

RevueEntropy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractalStatistical physicsEntropy productionEntropy (arrow of time)MathematicsComputer sciencePhysicsMathematical analysisThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our goal is to explore the relationship between two traditionally unrelated concepts, fractal structure and entropy production, evaluating both within the central nervous system (CNS). Fractals are temporal or spatial structures with self-similarity across scales of measurement; whereas entropy production represents the necessary exportation of entropy to our environment that comes with metabolism and life. Fractals may be measured by their fractal dimension; and human entropy production may be estimated by oxygen and glucose metabolism. In this paper, we observe fractal structures ubiquitously present in the CNS, and explore a hypothetical and unexplored link between fractal structure and entropy production, as measured by oxygen and glucose metabolism. Rapid increase in both fractal structures and metabolism occur with childhood and adolescent growth, followed by slow decrease during aging. Concomitant increases and decreases in fractal structure and metabolism occur with cancer vs. Alzheimer’s and multiple sclerosis, respectively. In addition to fractals being related to entropy production, we hypothesize that the emergence of fractal structures spontaneously occurs because a fractal is more efficient at dissipating energy gradients, thus maximizing entropy production. Experimental evaluation and further understanding of limitations and necessary conditions are indicated to address broad scientific and clinical implications of this work.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations23
Publié2014
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Résumé présentoui

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