The Physical Mechanism for Retinal Discrete Dark Noise: Thermal Activation or Cellular Ultraweak Photon Emission?
Notice bibliographique
Résumé
For several decades the physical mechanism underlying discrete dark noise of photoreceptors in the eye has remained highly controversial and poorly understood. It is known that the Arrhenius equation, which is based on the Boltzmann distribution for thermal activation, can model only a part (e.g. half of the activation energy) of the retinal dark noise experimentally observed for vertebrate rod and cone pigments. Using the Hinshelwood distribution instead of the Boltzmann distribution in the Arrhenius equation has been proposed as a solution to the problem. Here, we show that the using the Hinshelwood distribution does not solve the problem completely. As the discrete components of noise are indistinguishable in shape and duration from those produced by real photon induced photo-isomerization, the retinal discrete dark noise is most likely due to 'internal photons' inside cells and not due to thermal activation of visual pigments. Indeed, all living cells exhibit spontaneous ultraweak photon emission (UPE), mainly in the optical wavelength range, i.e., 350-700 nm. We show here that the retinal discrete dark noise has a similar rate as UPE and therefore dark noise is most likely due to spontaneous cellular UPE and not due to thermal activation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».