EEG Patterns and Performance When Facing the Cardinal Directions
Notice bibliographique
Résumé
1) Background and Objectives: Position in space and passage of time are encoded in the firing of thalamic, hippocampal and entorhinal cortices in rodents. Head direction cells have been reported in freely moving monkeys, and differential brain patterns have been observed in humans while playing a navigation video game and in response to changes in electromagnetic fields. The sensitivity of organisms to environmental and electromagnetic cues could explain recommendations from a traditional system of architecture, Vastu architecture, which recommends aligning homes to the cardinal directions. 2) Hypothesis: Vastu architecture predicts that facing east and north are more advantageous than facing west and south. If facing east and north are more advantageous, then subjects should show distinct EEG patterns and improved performance when facing east and north compared to west or south. 3) Materials and Methods: EEG coherence patterns from 32-channel EEG and time-to-complete jigsaw puzzles were compared while subjects faced the four cardinal directions. 4) Results: When facing east and north, subjects’ frontal beta2 and gamma EEG coherence were significantly higher, and they assembled jigsaw puzzles significantly faster than when facing west or south. 5) Discussion: The brain findings fit the performance data. Better focus, which would reasonably be related with faster performance, is associated with higher levels of beta2 and gamma coherence. 6) Conclusion: These data support the possibility that the human brain may be sensitive to cardinal directions. This highlights how intimately we are connected to the environment and suggests a factor that may be important in orienting work spaces and designing class rooms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».