A review on Phytochemical and biological properties of Calotropis gigantea (Linn) R.Br.
Notice bibliographique
Résumé
Calotropis gigantea Linn is a well known medicinal herb commonly known as Madar and has been used in Unani, Ayurveda and Siddha system of medicine for years. It is a native of India, China and Malaysia and distributed in almost all over world. All parts of the plant have been used as a medicine as well as an important ingredient in a number of Unani formulations used for the treatment of various ailments. In classical Unani literature it is mentioned to have anthelmintic, appetizer, anti flatulence, astringent, tonic, expectorant, emetic, diaphoretic, anti inflammatory, sedative, wound healer, antidote and digestive properties and used in asthma, stomach ache, cholera, amenorrhea and toothache. Phytochemical constituents include giganteol, and calotropeol, -amyrin, giganteol and isogiganteol etc. The drug has been reported for its anti asthmatic, antioxidant, antibacterial, antiviral, wound healing, antiinflammatory, antidiarrhoeal, hepatoprotective and hypoglycemic activities. In this article the recently published papers were reviewed. Well known scientific search engines viz. Pub med, Medline, Google scholar, and Science Direct were used to retrieve online literature. All referred studies published in peer reviewed indexed journals were included. For Unani literature classical text and manuscripts were referred.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».