Continuous Monitoring of Entropy Production and Entropy Flow in Humans Exercising under Heat Stress
Notice bibliographique
Résumé
Complex living systems, such as the human organism, are characterized by their self-organized and dissipative behaviors, where irreversible processes continuously produce entropy internally and export it to the environment; however, a means by which to measure human entropy production and entropy flow over time is not well-studied. In this article, we leverage prior experimental data to introduce an experimental approach for the continuous measurement of external entropy flow (released to the environment) and internal entropy production (within the body), using direct and indirect calorimetry, respectively, for humans exercising under heat stress. Direct calorimetry, performed with a whole-body modified Snellen calorimeter, was used to measure the external heat dissipation from the change in temperature and relative humidity between the air outflow and inflow, from which was derived the rates of entropy flow of the body. Indirect calorimetry, which measures oxygen consumption and carbon dioxide production from inspired and expired gases, was used to monitor internal entropy production. A two-compartment entropy flow model was used to calculate the rates of internal entropy production and external entropy flow for 11 middle-aged men during a schedule of alternating exercise and resting bouts at a fixed metabolic heat production rate. We measured a resting internal entropy production rate of (0.18 ± 0.01) W/(K·m2) during heat stress only, which is in agreement with published measurements. This research introduces an approach for the real-time monitoring of entropy production and entropy flow in humans, and aims for an improved understanding of human health and illness based on non-equilibrium thermodynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».