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Enregistrement W4411617450 · doi:10.51847/8unibti

10.51847/8UNibTi

2000· article· en· W4411617450 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuccal mucosaCellBuccal administrationChemistryCell biologyBiologyMedicineDentistryBiochemistryOral cavity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Use of cell phones has increased drastically and has raised public concern on potential health effects of radiofrequency electromagnetic waves.Hence, the present study was conducted to evaluate cytotoxicity in cell phone users by performing Buccal Cytome Assay.Sixty male volunteers (20-25 years) using cell phones for 3 to 9 hours per day were recruited with prior consent as per ethical guidelines and Buccal Cytome Assay was performed.Individuals were divided into groups according to their addiction h abits and call duration.Same number (n=60) of age matched individuals using cell phones for less than 1 hour and without any addiction were considered as Least exposed Individuals.Results of this study showed highly significant frequencies of various cell ano malies such as Micronucleus, nuclear buds, pyknotic cells, karyorrhectic, condensed chromatin and Karyolytic cells, in exposed Individuals as compared to least exposed Individuals.Also, the frequency of such cells was significantly higher in the maximally exposed gr oup (7-9 hrs) as compared to the groups with lesser call duration.Amongst the exposed Individuals, the Addiction group showed significant increase in these cell anomalies as compared to the No-addiction group.The result of our study implies caution for cell phone users as they may get prone to adverse long term health effects including cancer with prolonged talk time exposure.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9320,947

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,156
Écart entre enseignants0,152 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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