Evolución de la potencia absoluta, relativa e índices de ritmos electroencefalográficos en estudiantes de primaria, licenciatura y maestría
Bibliographic record
Abstract
Resumen Antecedentes. La función cerebral resulta de la actividad eléctrica en redes glío-neuronales, integradas de forma activa por interacciones sensoriales, motoras y reguladores. Redes que oscilan desde la infancia y se modulan por diversos factores de maduración, incluyendo procesos educativos. Objetivo. >Identificar el espectro de potencia separado en delta (δ), theta (θ), alfa 1 (α1), alfa 2 (α2), beta 1 (β1) y beta 2 (β2) y su topografía en los hemisferios cerebrales de niños, jóvenes y adultos para establecer indicadores EEGc. Método. Se estudiaron tres grupos de 16 participantes: niños en primaria (GN), estudiantes de licenciatura (GL) y de maestría (GM). Los padres y los participantes otorgaron su consentimiento. En el aparato Nicolet se registró el EEG utilizando el sistema 10/20. Se analizaron muestras bipolares, con T Fourier se obtuvo la potencia absoluta (PA), se calculó su promedio (PPA), la potencia relativa (PR) y los índices de frecuencias lentas/rápidas. Las diferencias se evaluaron con Kruskal Wallis y la comparación de Dunnet para sub-grupos. Resultados. El PPA de seis frecuencias fue mayor en GN que en GL y GM. En éstos fue similar con excepciones, relacionadas con la distribución topográfica. El índice δ/α fue mayor en GN con particular distribución topográfica y θ/α fue más variable. La PR de α fue mayor en GL y GM comparados con GN, la de θ y de δ en algunas derivaciones, fueron mayores en el GN. Discusión y conclusión. En la maduración cerebral disminuye la PA debido a la integración de más ensambles glío-neuronales, que presentan mayor asimetría en determinada frecuencia. Estos perfiles establecen indicadores para compararlos con futuros registros EEG.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".