Ethnobotanical Study of Medicinal Plants Used as Therapeutic Agents to Manage Diseases of Humans
Notice bibliographique
Résumé
Objective. This work aimed to survey medicinal plants used in phytotherapy in the Fez-Boulemane region, Morocco. Methods. A comprehensive ethnobotanical survey was conducted using a questionnaire to collect data from thirty herbalists on medicinal plants used for therapeutic purposes in the Fez-Boulemane region, Morocco. Results. The mean age of herbalists interviewed was 52.13 years. Forty percent of the herbalists were illiterate, and 73% referred to the experiences of their parents as knowledge of the properties and uses of medicinal plants. One hundred and eight medicinal plants belonging to 51 botanical families were recommended by herbalists in the region of Fez-Boulemane, Morocco, for treatment. According to the respondents, Lawsonia inermis L., Rosmarinus officinalis L., and Lavandula coronopifolia L. were the most used plants with the percentage of 13%, 12%, and 11%, respectively. Most plants had been involved in the treatment of digestive disorders (25%) and osteoarticular diseases (24%). Some (7.4%) of the plants mentioned in our survey were potentially toxic. Conclusion. It was learned that irrational use of toxic plants and unknown compositions of recipes are recommended to consumers. As a result, particular attention should be paid to risks related to plants used in traditional treatment without scientific validation. It is envisaged that increasing awareness, by conducting educational campaigns and transferring evidence-based scientific knowledge, on traditional treatments among the local population is expected to have beneficial impacts on health and disease management.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».