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Enregistrement W2130079832 · doi:10.1590/s0102-695x2012005000097

True and common balsams

2012· article· en· W2130079832 sur OpenAlexaboutno aff
Dayana Lacerda Custódio

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira de Farmacognosia · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry Medicinal Plant Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do AmazonasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCosmeticsBalsamChemistryOrganic chemistryPreservativeTraditional medicineBiochemical engineeringPolymer scienceBotanyBiologyEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Balsams have been used since ancient times, due to their therapeutic and healing properties; in the perfume industry, they are used as fixatives, and in the cosmetics industry and in cookery, they are used as preservatives and aromatizers. They are generally defined as vegetable material with highly aromatic properties that supposedly have the ability to heal diseases, not only of the body, but also of the soul. When viewed according to this concept, many substances can be considered balsams. A more modern concept is based on its chemical composition and origin: a secretion or exudate of plants that contain cinnamic and benzoic acids, and their derivatives, in their composition. The most common naturally-occurring balsams (i.e. true balsams) are the Benzoins, Liquid Storaque and the Balsams of Tolu and Peru. Many other aromatic exudates, such as Copaiba Oil and Canada Balsam, are wrongly called balsam. These usually belong to other classes of natural products, such as essential oils, resins and oleoresins. Despite the understanding of some plants, many plants are still called balsams. This article presents a chemical and pharmacological review of the most common balsams.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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