Penentuan Aktivitas Antioksidan dari Tiga Jenis Simplisia Jahe (Gajah, Emprit, Merah) untuk Pengobatan Tradisional Chinese Medicine (TCM)
Notice bibliographique
Résumé
Jahe merupakan tanaman yang banyak dibudidayakan di Indonesia. Rimpang jahe diketahui mempunyai banyak khasiatnya terhadap kesehatan. Jahe sering dijumpai dalam racikan pengobatan Traditional Chinese Medicine (TCM). Hal ini ada kaitannya dengan kandungan antioksidan pada jahe. Tujuan Penelitian ini bertujuan untuk menentukan aktivitas antioksidan pada simplisia tiga jenis simplisia jahe (gajah, emprit, merah). Metode Tiga jahe diberikan perlakuan yaitu sortasi basah dan kering, pembuatan simplisia, karakterisasi simplisia, uji aktivitas antioksidan menggunakan metode 2,2-Diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH). Hasil rendemen simplisia tiga jahe (gajah 19,00%, emprit 15,26%, merah 12,61%), pengujian kadar air simplisia dari tiga jahe (gajah 7,315 %, emprit 7,439%, merah 8,576 %) selanjutnya pada penentuan uji aktivitas antioksidan jahe gajah 77,03%, jahe emprit 61,91%, jahe merah 67,94%. aktivitas Aktivitas antioksidan dari ketiga jahe dengan metode DPPH menunjukkan nilai inhibitory concentration (IC50 ) mempunyai kategori kuat yaitu ada diantara 50-100 µg/ml.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».