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Enregistrement W3111000261 · doi:10.4314/ijbcs.v14i8.15

Étude ethnobotanique des plantes alimentaires utilisées en médecine traditionnelle dans la région Maritime du Togo

2020· article· fr· W3111000261 sur OpenAlexaff
Stéphane Effoe, Efui Holaly Gbekley, Mamatchi Mélila, Amégninou Aban, Tchadjobo Tchacondo, Elolo Osseyi, Damintoti Simplice Karou, Kouami Kokou

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biological and Chemical Sciences · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyTraditional medicineHumanitiesMedicineArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les plantes alimentaires contiennent des principes actifs doués de diverses propriétés médicinales pouvant intervenir dans le traitement de nombreuses maladies. Cette étude est consacrée au recensement des plantes ayant des potentiels nutritionnel et thérapeutique dans la région Maritime du Togo, dans le but de la valorisation de ces plantes. De juin à septembre 2017, une enquête ethnobotanique, basée sur l’utilisation des interviews individuelles à l'aide d'un questionnaire semi-structuré, a été réalisée auprès de 101 Praticiens de la Médecine Traditionnelle. Au total 86 espèces végétales appartenant à 72 genres et 36 familles ont été identifiées. Les Fabaceae et les Solanaceae (7 espèces chacune) ont été les plus représentées. Les espèces les plus citées ont été Ocimum gratissimum L. (10,48%), Vernonia amygdalina Delile (6,71%), Lactuca taraxacifolia (Willd.) Schum. (6,08%) et Heliotropium indicum L. (5,66%). Les feuilles (77,85%), les fruits (5,63%) et les racines (4,26%) sont les organes les plus utilisées sur 799 recettes inventoriées. La principale forme galénique reste la sauce (51,19%) et le mode principal d’administration est la voie orale (90,74%). Concernant les maladies traitées, les affections du tube digestif sont au premier rang (43,80%) suivies par des affections cardiovasculaires (13,52%). Cette étude fournie une base de données sur des plantes ayant des potentiels nutritionnel et thérapeutique au Togo.Mots clés : Alicaments, potentiels nutritionnel et thérapeutique, sécurité alimentaire, Togo. English title: Ethnobotanical study of some food plants used in traditional medicine in the Maritime region of TogoFood plants contain active substances with various medicinal properties that can be used to treat many diseases. This study is devoted to the inventory of plants with nutritional and therapeutic potential in Maritime region of Togo, with the aim of promoting these plants. From June to September 2017, an ethnobotanical survey was conducted among 101 Traditional Medicine Practitioners through individual interviews using a semi-structured questionnaire. A total of 86 plants species belonging to 72 genera and 36 families were identified. Fabaceae and Solanaceae (7 species each) were the most represented. The most cited species were Ocimum gratissimum L. (10.48%), Vernonia amygdalina Delile (6.71%), Lactuca taraxacifolia (Willd.) Schum. (6.08%) and Heliotropium indicum L. (5.66%). The leaves (77.85%), fruits (5.63%) and roots (4.26%) were the most plant parts used out of 799 inventoried recipes. The main dosage form remains the sauce (51.19%) and the main mode of administration is the oral route (90.74%). Regarding the treated diseases, the digestive disorders are in first place (43.80%), followed by cardiovascular diseases (13.52%). This study provides a database of plants with nutritional and therapeutic potential in Togo.Keywords: Food plants, nutritional and therapeutic potentials, food security, Togo.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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