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Enregistrement W4411656648 · doi:10.51847/o6fvjx215m

10.51847/O6FVJx215m

2000· article· en· W4411656648 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiquePomegranate: compositions and health benefits
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytochemicalPunicaTraditional medicinePathogenic bacteriaBiologyBark (sound)BacteriaAntibacterial activityBotanyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phytochemical and antibacterial activities' study of the Punica granatum leaves, flower and stem bark extracts were carried out.The phytochemical content was carried out according to the standard operated procedures.The antibacterial activities were carried out by standard agar well diffusion method.The methanol extract showed the highest presence of phytochemical, followed by ethanol, water and acetone extract.While, leaves showed the highest presence of phytochemical as compared to flower and stem bark.The methanol leaves' extract showed maximum zone of inhibition 2101mm and 2001 mm against Enterococcus fecalis and Staphylococcus aureus respectively.The aqueous leaves extract showed 190.5 mm zone of inhibition against Enterococcus fecalis.Ethanol leaves' extract observed 2001 mm zone of inhibition against Escherichia coli.Generally, acetone leaves were found least zone of inhibition 090.4 mm against Pseudomonas aeruginosa.Maximum zone of inhibition 200.1 was noted against Escherichia coli by methanol flower extract and lowest zone of inhibition 070.4 mm was found by acetone flower extract against Pseudomonas aeruginosa.While stem bark acetone extract showed a low zone of inhibition 0200 mm against Enterococcus fecalis and maximum zone of inhibition 150.2 mm by methanol extract against Salmonella typhi in this regard.These findings propose that pomegranate parts' extract has a considerable capacity to prepare a new broad spectrum of antibiotic plant based formulations.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,498

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)0,9820,978

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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