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Enregistrement W4225925325 · doi:10.37867/te130476

PHYTOCHEMICAL SCREENING OF HALOPHYTIC PLANT SUAEDA NUDIFLORA (WILLD.)

2021· article· en· W4225925325 sur OpenAlexaff
Rachana Suthar, Hiteshkumar Solanki

Notice bibliographique

RevueTowards Excellence · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytochemicalHalophyteBiologyTraditional medicineBotanySalinityEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world is blessed with a great variety of natural vegetation, some of which are used as traditional medicine to cure various sicknesses and diseases. Phytochemicals are naturally occuring, biologically active chemical compounds in plants. Phytochemicals like carotenoids, flavanoids and polyphenols, they posses antioxidant activity and protect our cells against oxidative damage and reduce the risk of developing certain types of cancer. The majority of the active compounds are phenolic, vitamin C, vitamin E, tannins and carotenes. Coastal medicinal plants also engage in recreation to treat diabetes, particularly where most people have limited resources and do not have access to modern treatment. Halophytes are salt tolerant plant. Halophyte species which grow in a wide variety of saline habitats, from coastal sand dunes, salt marshes and mudflat to inland deserts, salt flats and steppes. Salt tolerance plants have more phytochemical and more antioxidant effect indicated that lot of literature. So in this way in my present study I have done phytochemical screening or preliminary phytochemical screening of halophyte Suaeda nudiflora.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,787

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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