Fataluku medicinal ethnobotany and the East Timorese military resistance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An ethnobotanical study of medicinal and poisonous plants used by the East Timor resistance was undertaken in the Lautem District of East Timor to study medicinal plant use in the region. Interviews were conducted with a single key consultant from the resistance army who belonged to the Fataluku culture. This study is of importance as a historical document and because no previous medicinal ethnobotanical studies on this region exist. METHODS: A rapid ethnobotanical survey of medicinal and poisonous plants was conducted through the proposed Conis Santana National Park in the Lautem district of East Timor. Medicinal and poisonous plants were identified by a Consultant and data was collected by the authors using classical descriptive ethnobotanical techniques (i.e. no quantitative measures) through an unstructured open ended interview. RESULTS: During the survey 40 medicinal and poisonous plants were identified by the Consultant and collected by the authors. Defining characteristics of the Consultant's knowledge include a high frequency use of trees, heavily forested habitats, leaves, decoctions and drinks for a range of conditions relevant to a resistance army. CONCLUSION: Despite limitations of the study, important contributions of this study include preservation of a part of the cultural history of the resistance movement and traditional botanical knowledge of the Fataluku. Furthermore, initial findings may indicate that traditional botanical knowledge is unique amongst different East Timorese cultures in terms of plant selection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».