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Enregistrement W4387606234 · doi:10.47552/ijam.v14i3.3629

Screening of Phytoresources from the Romanian Flora with medical applications against Covid - Review

2023· article· en· W4387606234 sur OpenAlexfundno aff
Rodica D. Catană, Mirela Moldoveanu, Raluca A. Mihai, Anca Botezatu, Adrian Albulescu, Anush Kosakyan, Larisa I. Florescu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ayurvedic Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytochemistry and Biological Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAcademia Româna
Mots-clésFlora (microbiology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Context (archaeology)RomanianPandemicBiologyTraditional medicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Immunostimulant2019-20 coronavirus outbreakMedicineVirologyImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)PathologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants are an important means of combating numerous harmful influences on humans (microorganisms, viruses, fungi, etc.) and have always been used to treat various diseases. In the context of the Covid pandemic, interest in the use of plants has increased. Great importance has been given to screening plants' potential against Covid (antiviral, anti-inflammatory, immunostimulatory, and antioxidant). According to recent research, many of the plant species used against Covid are of Asian origin. In this review, we aim to discuss the plant species with these medicinal potentials with a focus on Romanian flora. We have listed a total of 50 Phyto-resources from Romanian flora with different potentials: 26 containing the confirmed anti-covid compounds, and 9 species having antiviral, anti-inflammatory, immunostimulant, and antioxidant potentials.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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