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Enregistrement W4391785650 · doi:10.1002/bem.22497

Is activation of the vestibular system by electromagnetic induction a possibility in an MRI context?

2024· article· en· W4391785650 sur OpenAlexaff
Nicolas Bouisset, Janita Nissi, Ilkka Laakso, Raymond F. Reynolds, Alexandre Legros

Notice bibliographique

RevueBioelectromagnetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research Council
Mots-clésVestibular systemGalvanic vestibular stimulationContext (archaeology)Electromagnetic inductionLorentz forcePhysicsMechanism (biology)Vestibulo–ocular reflexElectromagnetic fieldReflexNeuroscienceComputer scienceMagnetic fieldElectromagnetic coilPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, an increasing number of studies have discussed the mechanisms of vestibular activation in strong magnetic field settings such as occur in a magnetic resonance imaging scanner environment. Amid the different hypotheses, the Lorentz force explanation currently stands out as the most plausible mechanism, as evidenced by activation of the vestibulo-ocular reflex. Other hypotheses have largely been discarded. Nonetheless, both human data and computational modeling suggest that electromagnetic induction could be a valid mechanism which may coexist alongside the Lorentz force. To further investigate the induction hypothesis, we provide, herein, a first of its kind dosimetric analysis to estimate the induced electric fields at the vestibular system and compare them with what galvanic vestibular stimulation would generate. We found that electric fields strengths from induction match galvanic vestibular stimulation strengths generating vestibular responses. This review examines the evidence in support of electromagnetic induction of vestibular responses, and whether movement-induced time-varying magnetic fields should be further considered and investigated.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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