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Enregistrement W1564217112 · doi:10.5539/gjhs.v8n1p217

Indigenous Knowledge of Herbal Medicines among Adolescents in Amassoma, Bayelsa State, Nigeria

2015· article· en· W1564217112 sur OpenAlexvenueno aff
Gideon O. Alade, Ese Okpako, Kola’ K. Ajibesin, O.R. Omobuwajo

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEthnobotanical and Medicinal Plants Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTraditional medicineTraditional knowledgeMedicineState (computer science)GeographyBiologyComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of herbal medicines in Nigeria is on the increase. Documented Population based data on the use of herbal medicinal products and indigenous knowledge among the younger generations are lacking in Nigeria and Africa at large. AIM: The aim of this study is to investigate the extent of use and general knowledge of herbal medicines among adolescents in the Niger Delta Region of Nigeria. METHODS: The study covered a total of Two hundred and twenty-eight adolescents randomly selected in Senior Secondary Schools (SSS 1-3) in Amassoma using a semi structured questionnaire/Interview and informal conversation on the respondents. FINDINGS: Nearly all (97%) the respondents have had contact with herbs. Less than 1% had contact with herbs through formal education (teachers/literatures). Stimulation of interest was majorly through parents (53%). Grandparents were the highest (46%) of custodian of indigenous knowledge. Parents were the next (39.7%). Only 39% of the respondents would prefer the use of herbal medicine to modern medicine. Fever was the main ailment mentioned followed by eye ailment and stomach ache. Vernonia amygdalina was the main plant for the treatment of fever. CONCLUSION: The study revealed that parents are the major custodians of knowledge being transferred to the younger generation and little or none is learnt from Schools. There is therefore the need to include the study of herbal medicines in School's curricula especially at SS 2 and SS 3 since they are matured enough to appreciate the importance of Herbal medicine so as to prepare them for the promotion of herbal medicine in future and to preserve our indigenous knowledge.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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