Influence of Faradarmani Consciousness Field on Antibiotics Resistance in Bacteria
Notice bibliographique
Résumé
The development of antibiotics resistance arising from antibiotic over-treatment is the major challenge in eliminating harmful bacteria and is associated with grave financial and human consequences worldwide. The contraction of resistant bacteria from hospitals is a key concern, and many scientific research fields aim to develop strategies that prevent bacterial resistance to antibiotics. Taheri Consciousness Fields, as novel Fields, were founded and introduced by Mohammad Ali Taheri. These Fields are neither matter nor energy, therefore, they cannot be measured directly. But it is possible to study their effects on objects through controlled experiments. After investigating the effect of Faradarmani Consciousness Field on bacterial populations in a previous study, we aimed to investigate the effect of Faradarmani CF on antibiotic resistance of bacteria in identified hospital strains. As confirmed by disk diffusion and MIC methods, we found that resistance in the bacterial populations was altered. Specifically, Pseudomonas.aeruginosa, Escherichia. coli, Bacillus.subtilis, Klebsiella.pneumoniae, Acinetobacter.bummani, and Staphylococcus.aureus strains showed a decrease in antibiotics resistance sensitivity, while S.aureus and P.aeruginosa strains showed an increase in sensitivity to antibiotics. Based on the results, Faradarmani CF has the ability to affect antibiotics resistance response in resistant populations. We suggest that this observation requires further attention. In the event the observations can be replicated by other researchers, Faradarmani CF could be considered an effective solution to this global issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».