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Enregistrement W326765819 · doi:10.1007/bf03379582

Dissipationless Transfer of Visual Information From Retina to the Primary Visual Cortex in the Human Brain

2012· article· en· W326765819 sur OpenAlexafffund
Vahid Salari, Majid Rahnama, Jack A. Tuszyński

Notice bibliographique

RevueActivitas Nervosa Superior · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKerman Neuroscience Research Center, Kerman University of Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAllard FoundationAlberta Cancer Foundation
Mots-clésCoherence (philosophical gambling strategy)PhotonQuantumVisual cortexNeurosciencePhysicsHuman brainInformation transferQuantum informationRetinaComputer scienceOpticsBiologyQuantum mechanicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, the experiments on photosynthetic systems via “femto-second laser spectroscopy” methods have indicated that a “quantum-coherence” in the system causes a highly efficient transfer of energy to the “reaction center” (efficiency is approximately equal to 100%). A recent experiment on a single neuron has indicated that it can conduct light. Also, a re-emission of light from both photosynthetic systems and single neurons has been observed, which is called “delayed luminescence”. This can be supposed as a possibility for dissipationless transfer of visual information to the human brain. In addition, a long-range Fröhlich coherence in microtubules can be a candidate for efficient transfer of light through “noisy” and complex structures of the human brain. From an informational point of view it is a legitimate question to ask how human brain can receive subtle external quantum information of photons intact when photons are in a quantum superposition and pass through very noisy and complex pathways from the eye to the brain? Here, we propose a coherent model in which quantum states of photons can be rebuilt in the human brain.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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