Can Theta Burst Electromagnetic Fields Disrupt Learning in Planaria? Evidence of Impaired Fear‐Conditioned Responses
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the impact of low-intensity theta burst patterned electromagnetic fields (TBEMF) on fear-related learning in the flatworm species Planaria, a simple model organism known for its regenerative properties and ability to demonstrate basic learning behaviors. Planaria were exposed to an aversive stimulus (light) in a T-maze, and changes in their behavior, including time taken to select an arm and preferred arm selections, were assessed over the course of several days. The TBEMF consisted of five pulsed bursts at 100 Hz with alternating amplitudes and an intensity of 1 μT. In the group exposed to aversive light, a significant decrease in preferred arm selections was observed (p < 0.001), indicating that the planaria successfully learned to avoid the arm associated with the aversive stimulus. However, planaria exposed to TBEMF, either before or after the light exposure phase, did not show the same behavioral adaptation, as their arm selections remained stable, indicating that no fear learning occurred. These findings suggest that TBEMF disrupts the processes involved in fear-related learning, likely by interfering with theta rhythm-dependent mechanisms that are crucial for memory encoding and retrieval. Further exploration of EMF's effects on more complex organisms could reveal additional insights into its broader applications and implications for both basic neuroscience and clinical practice. Bioelectromagnetics. 00:00-00, 2025. © 2025 Bioelectromagnetics Society.
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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) | 0,001 | 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 ».