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Enregistrement W4221114275 · doi:10.1201/9781003082767-4

Fenugreek in Traditional Persian Medicine

2022· book-chapter· en· W4221114275 sur OpenAlexaboutno aff
Narges Tajik, Reza Mohammadi Nasab, Nazli Namazi, Mohammad Hossein Ayati

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNatural Antidiabetic Agents Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersianTraditional medicineMedicineAncient historyHistoryPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fenugreek ( T. foenum-graecum L.) is an ancient annual forage legume species and a traditional spice crop which has been grown since ancient times on the Indian subcontinent. In addition to the Indian subcontinent, fenugreek is also grown in some parts of North Africa, Mediterranean Europe, China, Southeast Asia, the Middle East, Australia, Canada, USA, and Argentina. India possesses the first rank in the production and productivity of fenugreek but due to high internal consumption, does not have a major share of the global fenugreek trade. Every part of the plant has been used traditionally in Indian Ayurvedic medicines as well as in traditional Tibetan and Chinese medication for several centuries. Modern research has demonstrated that fenugreek seed and leaves are useful in the treatment of various diseases. Although the crop is grown in limited areas, the potential regions of fenugreek production are namely Central and South America, Africa, and Southeast Asia. The Trigonella genus has many diploid species with variance in the chromosome numbers but the 2 n = 16 is the most common in the species. Furthermore, a huge amount of morphological and molecular diversity was observed by several researchers in the studied germplasm. Molecular markers are better tools to assess genetic diversity and to establish the genetic relationship among the germplasms. Thus the plant has recently attracted great interest in the nutraceutical, pharmaceutical, and functional food industries due to its wealthy medicinal properties.

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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,185 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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