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Enregistrement W2111399190 · doi:10.1186/1746-4269-6-3

Indigenous use and bio-efficacy of medicinal plants in the Rasuwa District, Central Nepal

2010· article· en· W2111399190 sur OpenAlexaff
Yadav Uprety, Hugo Asselin, Emmanuel Boon, Saroj Yadav, Krishna K. Shrestha

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnobiology and Ethnomedicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEthnobotanical and Medicinal Plants Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesVlaamse Interuniversitaire Raad
Mots-clésIndigenousTraditional knowledgeBiodiversityGeographyMedicinal plantsAgroforestrySocioeconomicsTraditional medicineEcologyBiologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: By revealing historical and present plant use, ethnobotany contributes to drug discovery and socioeconomic development. Nepal is a natural storehouse of medicinal plants. Although several ethnobotanical studies were conducted in the country, many areas remain unexplored. Furthermore, few studies have compared indigenous plant use with reported phytochemical and pharmacological properties. METHODS: Ethnopharmacological data was collected in the Rasuwa district of Central Nepal by conducting interviews and focus group discussions with local people. The informant consensus factor (FIC) was calculated in order to estimate use variability of medicinal plants. Bio-efficacy was assessed by comparing indigenous plant use with phytochemical and pharmacological properties determined from a review of the available literature. Criteria were used to identify high priority medicinal plant species. RESULTS: A total of 60 medicinal formulations from 56 plant species were documented. Medicinal plants were used to treat various diseases and disorders, with the highest number of species being used for gastro-intestinal problems, followed by fever and headache. Herbs were the primary source of medicinal plants (57% of the species), followed by trees (23%). The average FIC value for all ailment categories was 0.82, indicating a high level of informant agreement compared to similar studies conducted elsewhere. High FIC values were obtained for ophthalmological problems, tooth ache, kidney problems, and menstrual disorders, indicating that the species traditionally used to treat these ailments are worth searching for bioactive compounds: Astilbe rivularis, Berberis asiatica, Hippophae salicifolia, Juniperus recurva, and Swertia multicaulis. A 90% correspondence was found between local plant use and reported plant chemical composition and pharmacological properties for the 30 species for which information was available. Sixteen medicinal plants were ranked as priority species, 13 of which having also been prioritized in a country-wide governmental classification. CONCLUSIONS: The Tamang people possess rich ethnopharmacological knowledge. This study allowed to identify many high value and high priority medicinal plant species, indicating high potential for economic development through sustainable collection and trade.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations298
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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