The importance of reporting guidelines for Ayurveda, Yoga and Naturopathy, Unani, Siddha, Sowa Rigpa, and Homeopathy Research
Notice bibliographique
Résumé
As research within Ayurveda, Yoga and Naturopathy, Unani, Siddha, Sowa Rigpa, and Homeopathy (AYUSH) continues to expand, there is an increasing need for standardized reporting guidelines to ensure the clarity, replicability, and utility of research findings. This editorial discusses the unique challenges that AYUSH research faces in aligning with existing health research standards and highlights the benefits of tailored reporting guidelines. Reporting guidelines can improve the transparency and consistency of AYUSH studies, facilitating their inclusion in systematic reviews and supporting informed clinical and policy decision-making. We outline key steps in developing AYUSH-specific guidelines, including stakeholder engagement, an adaptation of existing frameworks, and pilot testing, to foster methodological rigor and support the integration of AYUSH research into broader scientific discourse. Establishing structured reporting guidelines will enhance the credibility of evidence-based AYUSH research and ensure its contributions are accessible and meaningful within the global healthcare landscape.
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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 | 0,754 | 0,892 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,019 |
| Communication savante | 0,026 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».