Survey and Use of Medicinal Plants in an Urban District in the state of Piaua, Northeastern Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The use of plants for the treatment and cure of diseases is as old as the human species and is widely used by most of the world population as a therapeutic resource, mostly among rural populations, though less noticeable in the urban sphere. Existing data on the medicinal use of plants for the urban portion of society is still poor, and lack information that can trace a better ethnobotanical profile. Thus, this study aimed to collect data on the knowledge and use of medicinal plants, in the context in which the inhabitants of an urban district are inserted. Data collection was performed using a semi-structured form in 80 homes in the district Alto Santa Maria, in the urban area of the city of ParnaAba, northern Piaua. Twelve species were mentioned to be used by residents, such as boldo, eucalipto, malva, mastruz and erva-cidreira, especially the first one, which is the most used plant by residents in the district. In order to identify therapeutic indications of great importance, we used the Informant Consensus Factor (ICF). The predominant prescription use was indicated as conditions related to diseases of the genitourinary system and kidney stones, skin and nail diseases, dermatitis, and endocrine, metabolic and nutritional disorders, as indicated by ICF. With the development of this research we found that plants with medicinal potential represent a strong resource for the population studied in the treatment of several diseases, and a great degree of use was noticeable.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».