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Enregistrement W2796570698 · doi:10.1016/j.rbms.2018.03.001

Herbal fertility treatments used in North America from colonial times to 1900, and their potential for improving the success rate of assisted reproductive technology

2018· article· en· W2796570698 sur OpenAlexaff
Cheryl Lans, Lisa Taylor‐Swanson, Rachel Westfall

Notice bibliographique

RevueReproductive Biomedicine & Society Online · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies on Reproduction, Gender, Health, and Societal Changes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiscarriageFertilityEthnobotanyAssisted reproductive technologyTraditional medicineMedicineInfertilityPhytochemicalAlternative medicineMedicinal plantsPromotion (chess)PregnancyBiologyEnvironmental healthPolitical sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper serves to fill a gap in the literature regarding evidence for the use of botanical remedies in the promotion of fertility. It examines the botanical remedies that were used in North America (1492-1900) for all stages of reproduction from preconception to birth, and discusses their potential for future use with present-day infertility treatments. Each medicinal plant discussed in this paper is assessed using an ethnomedicinal methodology that entails examining the published ethnobotanical, phytochemical and pharmacological data. A few clinical trials have shown that there is potential for medicinal plants to improve the success rate of assisted reproductive technology (ART) treatment if used in an integrated manner, similar to the integrated use of traditional Chinese medicine with ART treatment. For example, research has shown that older women who become pregnant have a high miscarriage rate, and this is one area that complementary and alternative medicines can address.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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