Local knowledge in community-based approaches to medicinal plant conservation: lessons from India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community-based approaches to conservation of natural resources, in particular medicinal plants, have attracted attention of governments, non governmental organizations and international funding agencies. This paper highlights the community-based approaches used by an Indian NGO, the Rural Communes Medicinal Plant Conservation Centre (RCMPCC). The RCMPCC recognized and legitimized the role of local medicinal knowledge along with other knowledge systems to a wider audience, i.e. higher levels of government. METHODS: Besides a review of relevant literature, the research used a variety of qualitative techniques, such as semi-structured, in-depth interviews and participant observations in one of the project sites of RCMPCC. RESULTS: The review of local medicinal plant knowledge systems reveals that even though medicinal plants and associated knowledge systems (particularly local knowledge) are gaining wider recognition at the global level, the efforts to recognize and promote the un-codified folk systems of medicinal knowledge are still inadequate. In country like India, such neglect is evident through the lack of legal recognition and supporting policies. On the other hand, community-based approaches like local healers' workshops or village biologist programs implemented by RCMPCC are useful in combining both local (folk and codified) and formal systems of medicine. CONCLUSION: Despite the high reliance on the local medicinal knowledge systems for health needs in India, the formal policies and national support structures are inadequate for traditional systems of medicine and almost absent for folk medicine. On the other hand, NGOs like the RCMPCC have demonstrated that community-based and local approaches such as local healer's workshops and village biologist program can synergistically forge linkages between local knowledge with the formal sciences (in this case botany and ecology) and generate positive impacts at various levels.
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 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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».