Electromagnetic Hypersensitivity: Biological Effects of Dirty Electricity with Emphasis on Diabetes and Multiple Sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dirty electricity is a ubiquitous pollutant. It flows along wires and radiates from them and involves both extremely low frequency electromagnetic fields and radio frequency radiation. Until recently, dirty electricity has been largely ignored by the scientific community. Recent inventions of metering and filter equipment provide scientists with the tools to measure and reduce dirty electricity on electrical wires. Several case studies and anecdotal reports are presented. Graham/Stetzer (GS) filters have been installed in schools with sick building syndrome and both staff and students reported improved health and more energy. The number of students needing inhalers for asthma was reduced in one school and student behavior associated with ADD/ADHD improved in another school. Blood sugar levels for some diabetics respond to the amount of dirty electricity in their environment. Type 1 diabetics require less insulin and Type 2 diabetics have lower blood sugar levels in an electromagnetically clean environment. Individuals diagnosed with multiple sclerosis have better balance and fewer tremors. Those requiring a cane walked unassisted within a few days to weeks after GS filters were installed in their home. Several disorders, including asthma, ADD/ADHD, diabetes, multiple sclerosis, chronic fatigue, fibromyalgia, are increasing at an alarming rate, as is electromagnetic pollution in the form of dirty electricity, ground current, and radio frequency radiation from wireless devices. The connection between electromagnetic pollution and these disorders needs to be investigated and the percentage of people sensitive to this form of energy needs to be determined.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle