Biological effects of non-ionizing electromagnetic energy: A critical review of the reports by the US National Research Council and the US National Institute of Environmental Health Sciences as they relate to the broad realm of EMF bioeffects
Notice bibliographique
Résumé
Our dependence on electricity and our growing dependence on wireless telecommunication technology is causing this planet to be inundated with electromagnetic energy ranging in frequency from less than 60 Hz to greater than 2 GHz. Concerns expressed by the public, who live near power lines, cell phone antennas, or television and radio broadcast towers, have prompted two major reviews: one by the US National Research Council (NRC) and the other by the US National Institute of Environmental Health Science (NIEHS). Both of these documents deal with the biological and health effects primarily in a residential setting of extremely low frequency (ELF) or power frequency (50 and 60 Hz) fields. This paper critically evaluates the NRC and NIEHS documents. This evaluation includes both the content and the process leading to the final reports. It summarizes the information available on human exposure to electric and magnetic fields and identifies key biological markers and potential mechanisms that have been linked to electromagnetic exposure. It examines the conclusions of both documents in terms of the slightly broader realm associated with occupational exposure, non-power frequency fields, EMF hypersensitivity, and response of species other than humans. It presents some of the scientific controversy surrounding the question "Are low frequency electric and magnetic fields harmful?'' and examines the concepts of bias and consistency in data interpretation. This paper also attempts to place the discussions about technologically generated fields (technofields) into a much broader perspective, a perspective that includes naturally occurring geofields and biofields. Key words: leukemia, breast cancer, melatonin, calcium flux, extremely low frequency electromagnetic fields, radio frequency radiation.
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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 | 0,010 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».