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Enregistrement W2548878051 · doi:10.4236/jbbs.2016.612043

Spatial-Temporal Quantitative Global Energy Differences between the Living and Dead Human Brain

2016· article· en· W2548878051 sur OpenAlexaff
Nicolas Rouleau, Michael A. Persinger

Notice bibliographique

RevueJournal of Behavioral and Brain Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman brainCerebrumConsciousnessBrain deadPhysicsAstrophysicsNeurosciencePsychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic differences between a living human brain and a clinically dead (fixed) human brain were measured over international Quantitative Electroencephalographic (QEEG) sites for 1 Hz increments between 1 Hz and 50 Hz. Although the expected greater power (μV2•Hz–1) for the living brain was apparent, the difference was particularly obvious for theta and low beta bands. The integrated square root values over the entire band indicated the difference in intrinsic charge-based energy between the living (higher) and dead brain was ~2•10–23 J. This quantity is remarkably proximal to the Cosmic Background Microwave value and would be consistent with the Hameroff-Penrose definition of consciousness that suggests a permeating presence derived from discrete physical events. A power value obtained by multiplying this increment of energy by the frequency of the universal hydrogen line resulted in ~10–12 W•m–2 when applied to the surface area of the human cerebrum. This value is the median flux density that has been measured from human brains during cognition and defines the ultra-weak photon emissions displayed by cells, tissue, and organisms. These results suggest that modern technology may now be sufficiently precise to discern the critical parameters that differentiate the living brain from the fixed “dead” brain. This information might be useful for future designs of virtual consciousness and simulations within cerebral space.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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