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Enregistrement W4284963352 · doi:10.1002/bem.22417

Vestibular Extremely Low‐Frequency Magnetic and Electric Stimulation Effects on Human Subjective Visual Vertical Perception

2022· article· en· W4284963352 sur OpenAlexafffund
Nicolas Bouisset, Sébastien Villard, Alexandre Legros

Notice bibliographique

RevueBioelectromagnetics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesMitacsElectricité de FranceHydro-QuébecElectric Power Research InstituteNational Grid
Mots-clésBioelectromagneticsVestibular systemExtremely low frequencyAudiologyStimulationNeurosciencePerceptionPhysicsMedicinePsychologyElectromagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric fields from both extremely low-frequency magnetic fields (ELF-MF) and alternating current (AC) stimulations impact human neurophysiology. As the retinal photoreceptors, vestibular hair cells are graded potential cells and are sensitive to electric fields. Electrophosphene and magnetophosphene literature suggests different impacts of AC and ELF-MF on the vestibular hair cells. Furthermore, while AC modulates the vestibular system more globally, lateral ELF-MF stimulations could be more utricular specific. Therefore, to further address the impact of ELF-MF-induced electric fields on the human vestibular system and the potential differences with AC stimulations, we investigated the effects of both stimulation modalities on the perception of verticality using a subjective visual vertical (SVV) paradigm. For similar levels of SVV precision, the ELF-MF condition required more time to adjust SVV, and SVV variability was higher with ELF-MF than with AC vestibular-specific stimulations. Yet, the differences between AC and ELF-MF stimulations were small. Overall, this study highlights small differences between AC and ELF-MF vestibular stimulations, underlines a potential utricular contribution, and has implications for international exposure guidelines and standards. © 2022 Bioelectromagnetics Society.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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