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Enregistrement W4312689390 · doi:10.56431/p-96m26k

Quantitative Support for Convergence of Intrinsic Energies from Applied Magnetic Fields and “Noise” Fluctuations of Newton’s Gravitational Value within the Human Brain

2014· article· en· W4312689390 sur OpenAlexaff
Michael A. Persinger, Kevin S. Saroka

Notice bibliographique

RevueInternational Letters of Chemistry Physics and Astronomy · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsIonosphereQUIETMagnetic fieldSchumann resonancesComputational physicsHuman brainNoise (video)GravitationNuclear magnetic resonanceAstrophysicsClassical mechanicsGeophysicsPsychologyNeuroscienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When the energy within the mass of the human brain that is associated with the intrinsic range in fluctuations of the Gravitational Constant (G) is set equal to the energy from a magnetic field (B) within the cerebral volume and solved for B, a value in the order of 20 to 50 nT is obtained. Quantitative Electroencephalographic (QEEG) and sLORETA (Low Resolution Electromagnetic Tomography) analyses of cerebral cortical activity during exposure to a range of applied rotating, frequency-modulated, transcerebral (between the two temporal lobes) magnetic fields between < 1 nT and 7000 nT while volunteers sat within a darkened, quiet chamber were completed. There was marked enhancement of power within the 4 Hz to 10 Hz band within the right caudal (cuneus) hemisphere while the ~5 to 20 nT averaged strength magnetic fields were applied but no significant responses at lesser or greater intensities. These results suggest that a physical process coupled to the source of the fluctuation (~10-15 m3·kg-1·s-2) in G may interact with right hemispheric activity within the range at which gravity waves have been estimated to interact with Schumann frequencies generated between the earth and ionosphere.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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