Circadian Rhythm Factor in Relation to the Analysis And Interpretation of Infrared Thermography Results in the Arctic (Review)
Notice bibliographique
Résumé
The number of studies explaining the role of environmental factors in research using infrared thermography in the Arctic is still limited. This article is focused on circadian rhythms, which can influence both the analysis and interpretation of infrared thermography results in the Arctic. Literature published between 1981 and 2019 was selected with the help of PubMed search engine by means of a systematic search by the keyword infrared thermography using the PRISMA system. Having studied the abstracts of relevant open access articles, we selected a total of 81 papers: 40 American, 15 Russian, 11 Canadian, 6 Swedish, 4 Danish, 3 Finnish, and 2 Norwegian. Having assessed the materials and methods against the area of application (medicine and dentistry), we found 12 articles in full compliance with the selection criteria. In conclusion, taking into account different day lengths and light intensities in the Arctic, we point out three circadian rhythm mediators affecting its physiological activity. These are as follows: light of sufficient intensity, suprachiasmatic nuclei and neurotransmitters. Their influence is often reduced in the summer and is linked with changes in skin temperature. Therefore, it is important for researchers to consider time, season, and sleep patterns of the subjects during the selection process in order to obtain accurate temperature measurements using infrared thermography. For citation: Nasution A.I., Pankov M.N., Kir’yanov A.B. Circadian Rhythm Factor in the Analysis and Interpretation of Infrared Thermography Results in the Arctic (Review). Journal of Medical and Biological Research, 2021, vol. 9, no. 4, pp. 444–453. DOI: 10.37482/2687-1491-Z082
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».