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Enregistrement W4390061997 · doi:10.3390/plants13010039

Wild Edible Fruits as a Source of Food and Medicine: A Study among Tribal Communities of Southern Khyber Pakhtunkhwa

2023· article· en· W4390061997 sur OpenAlexaff
Sheikh Zain Ul Abidin, Raees Khan, Mushtaq Ahmad, Alain Cuerrier, Muhammad Zafar, Asad Ullah, Jabbar Khan, Asma Saeed, Wahidah H. Al‐Qahtani, Mohsin Kazi

Notice bibliographique

RevuePlants · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEthnobotanical and Medicinal Plants Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésKhyber pakhtunkhwaGeographySocioeconomicsTraditional medicineBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Botanical surveys in all parts of Pakistan are mainly focused on ethnomedicinal uses of plants, and very little attention has been paid to documenting edible wild fruit species (EWFs). Multiple methodologies and tools were used for data collection. In a recent survey 74 EWF species belonging to 29 families were documented, including their medicinal uses for the treatment of various diseases. The most cited (23%) preparation method was raw, fresh parts. The UV and RFC of EWF species ranged from 0.08 to 0.4 and from 0.02 to 0.18, respectively. In terms of specific disease treatments and their consensus, the ICF ranged from 0 to 0.38. Sexual, gastrointestinal, and respiratory disorders had the highest use reports, and 11 species of plants had the highest FL of 100%. On the basis of uses reported by the inhabitants of seven districts of Southern Khyber Pakhtunkhwa Province, the CSI ranged from the lowest 1.3 to the highest 41. It is concluded that the traditional uses of EWF species depend mainly on socio-economic factors rather than climatic conditions or the number of species. However, there is a gradual loss of traditional knowledge among the younger generations. The present survey is the first baseline study about the socio-economic dimension of local communities regarding the use of EWF species for food as well as medicine.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,266
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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