Review: Northern Ontario medicinal plants
Notice bibliographique
Résumé
Hassan, H. M., Jiang, Z.-H., Syed, T. A. and Qin, W. 2012. Review: Northern Ontario medicinal plants. Can. J. Plant Sci. 92: 815–828. The majority of scholarly investigations conducted in the 20th century have provided the incentive for establishing plants as sources of diverse phytochemicals. With infectious and cancerous diseases causing millions of mortalities worldwide, and the advent of resistant strains, the discovery of new antimicrobial and anticancer agents is crucial. Hence, included in this review is a novel list of 48 northern Ontario medicinal plants that may be sources of antifungal, antibacterial and/or anticancer phytochemicals. A total of two ferns and allied plants, two sedges and grasses, six trees, four shrubs, one vine and 33 herbs were identified. These plants were accumulated through interviews with native Elders and a survey of ethnobotanical literature on northern Canadian species of medicinal plants. We also present a critical review of their potential constituents, medicinal properties, and analysis of four promising plants (skullcaps, devil's club, St. John's wort and evergreens). Skullcaps and St. John's wort are model plants with documented anticancer, antibacterial and antifungal bioactivities. However, a considerable gap in ethnopharmacological data was found for species of skullcaps (Scutellaria galericulata, S. parvula and S. lateriflora) and St. John's wort (Hypericum mutilum, H. majus, H. canadense) growing in northern Ontario. These findings provide promising incentives in the ethnopharmacological community for medicinal research in this region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».