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Enregistrement W4405336698 · doi:10.1016/j.bj.2024.100824

Effects of light, electromagnetic fields and water on biological rhythms

2024· review· en· W4405336698 sur OpenAlexaff
Jan Martel, Nicolas Rouleau, Nirosha J. Murugan, Wei‐Chun Chin, David M. Ojcius, John Ding‐E Young

Notice bibliographique

RevueBiomedical Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircadian rhythmCryptochromeRhythmMelatoninElectromagnetic fieldLight effects on circadian rhythmHuman healthBiologyChronobiologyBiophysicsPhysicsNeuroscienceMedicineCircadian clockAcousticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The circadian rhythm controls a wide range of functions in the human body and is required for optimal health. Disruption of the circadian rhythm can produce inflammation and initiate or aggravate chronic diseases. The modern lifestyle involves long indoor hours under artificial lighting conditions as well as eating, working, and sleeping at irregular times, which can disrupt the circadian rhythm and lead to poor health outcomes. Seasonal solar variations, the sunspot cycle and anthropogenic electromagnetic fields can also influence biological rhythms. The possible mechanisms underlying these effects are discussed, which include photoentrainment, resonance, radical-pair formation, ion cyclotron resonance, and interference, ultimately leading to variations in melatonin and cortisol. Intracellular water, which represents a coherent, ordered phase that is sensitive to infrared light and electromagnetic fields, may also respond to solar variations and man-made electromagnetic fields. We describe here various factors and underlying mechanisms that affect the regulation of biological rhythms, with the aim of providing practical measures to improve human health.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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