Bibliographic record
Abstract
Jedna od možda najvecih prijetnji covjecanstvu danas je elektromagnetsko zagađenje u okolisu. Opasnost je tim veca sto ga ljudi nisu svijesni, a negativne posljedice se mogu manifestirati tek nakom dužeg perioda izloženosti. Osim toga, negativni ucinci elektromagnetskog zagađenja se ne prepoznaju kao takvi nego se najcesce dovode u vezu s drugim cimbenicima kao sto su stres, nasljedne osobine ili prehrana. Službena medicina predvođena Svjetskom zdravstvenom organizacijom (WHO) umanjuje opasnosti od koristenja aparature koju pogoni neionizirajuce zracenje, iako raste broj sve težih oboljenja i to kod sve mlađe populacije. Smatra se da je svako umjetno stvoreno elektromagnetsko zracenje po svojoj prirodi stetno za žive, uravnotežene bio-energetske jedinke. Uređaji bežicnog komunikacijskog sustava koriste radiofrekvencijsko- mikrovalni pojas elektromagnetskog spektra. Valovi prodiru duboko u organizam gdje su sposobni izazvati stetu u koherentnom odnosu s domacinovim unutarnjim elektromagnetskm poljem. U svojoj naravi, neionizirajuce elektromagnetsko polje je pojava koja se opisuje s transverzalnim vektorima elektricnog i magnetskog polja, te manje poznatog skalarnog polja. Svaki živi organizam ima odlike skalarnog prijemnika i odasiljaca. Dokazano je da se interakcija tih suptilnih unutarnjih i dolazecih energija odvija na molekularnoj razini uzrokujuci disbalans u stanicnim procesima. Stoga je opravdano postaviti pitanje zasto službene organizacije koje brinu za javno zdravstvo i dalje dovode u sumnju da elektromagnetska radiofrekventna i mikrovalna zracenja ispod razine definiranih međunarodnih važecih limita imaju bioloski ucinak na žive organizme. Unatoc stajalistu World Health Organization (WHO) kako „..ne postoje konzistentni dokazi za stetne zdravstvene efekte kod izloženosti zracenju koje su ispod međunarodnih propisa“, Food and Drug Admistration (FDA) da ..ne postoji dokaz koji vezuje upotrebu mobitela s povecanim rizikom od tumora mozga i Health Canada (HC) da ..ne postoji konacan dokaz za dugotrajni ili kumulativni zdravstveni rizik uslijed izlaganja radiofrekventnom zracenju niskog intenzitetabit ce predoceni suprotni dokazi.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".