The detection threshold for extremely low frequency magnetic fields may be below 1000 nT‐Hz in mice
Notice bibliographique
Résumé
Previous experiments with mice have shown that a repeated 1 h daily exposure to an ambient magnetic field shielded environment induces analgesia (anti-nociception). This shielding reduces ambient static and extremely low frequency magnetic fields (ELF-MF) by approximately 100 times for frequencies below 120 Hz. To determine the threshold of ELF-MF amplitude that would attenuate or abolish this effect, 30 and 120 Hz magnetic fields were introduced into the shielded environment at peak amplitudes of 25, 50, 100 and 500 nT. At 30 Hz, peak amplitudes of 50, 100, and 500 nT attenuated this effect in proportion to the amplitude magnitude. At 120 Hz, significant attenuation was observed at all amplitudes. Exposures at 10, 60, 100, and 240 Hz with peak amplitudes of 500, 300, 500, and 300 nT, respectively, also attenuated the induced analgesia. No exposure abolished this effect except perhaps at 120 Hz, 500 nT. If the peak amplitude frequency product was kept constant at 6000 nT-Hz for frequencies of 12.5, 25, 50, and 100 Hz, the extent of attenuation was constant, indicating that the detection mechanism is dependent on the nT-Hz product. A plot of effect versus the induced current metric nT-Hz suggests a threshold of ELF-MF detection in mice at or below 1000 nT-Hz.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».