Plants-herbal wealth as a potential source of ayurvedic drugs
Notice bibliographique
Résumé
Nearly 80 % of the global population still depends upon the herbal drugs for their health care. There has been an increase demand for the pharmaceutical products of Ayurveda in all over the world because of fact that the allopathic drugs have a side effect. In the present context the Ayurvedic system of medicine is widely accepted and practiced by peoples no only in India but also in the developed countries- such as Europe, USA, Japan, China, Canada etc. Plant based therapy are marked due to its low cost, easy availability based on generation to generation knowledge. However, over commercial exploitation of these plant products and frequent degradation of natural resources are reported to be major threats to medicinal plants in India. The aim of the present review is to understand the knowledge of plants used for Ayurvedic preparations in relation to their use as therapeutic agents, pharmacological properties, medicinal plants being imported; medicinal plant parts being exported, endangered medicinal plants and availability of medicinal plants in different bio-geographical zones of India so that the data and information of this review could be utilized in drawing strategies for rational and more scientific use of medicinal plants in a way that can be extended for future scientific investigation in different aspects. The development of this traditional Indian system of medicines with perspectives of safety, efficacy and quality will help not only to preserve this traditional heritage but also to rationalize the use of natural products in health care without side effects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».