Dynamics of aggression indicators in people in prison during lunar month.
Notice bibliographique
Résumé
Influence of the lunar cycles on human activity and functional state remains a subject of debate. Research objective: identification of aggression indicators with use of the Bass-Darky method in individuals who were in prison in the dynamics of a lunar cycle. 298 people have been examined. One of problems of work - check of a hypothesis that actual lunar rhythms don't influence human state and the result of such influence is their coincidence with the cycles of a geo-heliophysical origin. Use of the moving average method and the spline method allowed to obtain curves of the aggression indicators during the lunar cycles and in their different quarters. It has been established that just before the full Moon, the indicators of indirect aggression, irritability, suspiciousness and sense of guilt had the maximum values, during the full Moon, the level of verbal aggression was the highest, after the full Moon period, the values of physical aggression were the highest. Sensitivity and negativism increased in the beginning of the II and IV quarters of the Moon. The second quarter of the Moon was a period of a synchronous increase of all aggression indicators except for physical aggression which was maximum in the IV quarter. The majority of the aggression indicators correlated with the dynamics of the Kr-index of the geomagnetic field recorded during the lunar month with a delay log 6-8 days, and for the indicator of physical aggression - with an advance of 2 days.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».