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Enregistrement W2913262472 · doi:10.5539/jps.v8n1p10

Moringa oleifera Lam.: A Biofunctional Edible Plant from India, Phytochemistry and Medicinal Properties

2019· preprint· en· W2913262472 sur OpenAlexvenueno aff
V. N. Pandey, Vandana Chauhan, Vaibhav Sharan Pandey, P. P. Upadhyaya, Olga R. Kopp

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMoringa oleifera research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUtah Valley University
Mots-clésMoringaPhytochemistryEthnobotanyTraditional medicineMedicinal plantsPhytochemicalBiologyBiotechnologyFood scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moringa oleifera is a versatile horticulture tree with important medicinal, nutritional and industrial applications, widely distributed and used in India. The Moringa tree originated in India and was introduced to Africa from India and other countries as a health supplement. Almost all parts of the plant have shown nutritional value and are used in India for a variety of food preparations. In India, M. oleifera leaves are available in powder to treat mild malnourishment in children. About all parts like leaves, seeds and pods are used as vegetables. Phytochemicals such as flavonoids, tannins, triterpenoids, saponins, flavonoids, anthraquinones, alkaloids and others, are responsible for the medicinal value of this plant. This species is rich in protein, fatty acids, vitamins and minerals that form part of its quality as superfood. It has been reported to have strong antimicrobial, antioxidant, anti-inflammatory, hepatoprotective, diuretic, anthelminthic and antiurolithiatic properties, among others. People in India use this species to treat common illnesses because of its availability and easy preparation. This review provides information on the significant potential of Moringa and its nutritional, medicinal, pharmaceutical and industrial values.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,183 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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