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Enregistrement W4415778159 · doi:10.2471/blt.24.292879

A global approach to safety assessment of medicinal plants

2025· article· en· W4415778159 sur OpenAlexaboutno aff
Bhushan Patwardhan, Sarika Chaturvedi, J. Hunter, L. Susan Wieland, Nessma El-Nabawy, Anchalee Chuthaputti, Kofi Donkor, Kim Sungchol, Evelyn Wolfram, Geetha Krishnan Gopalakrishna Pillai, Shyama Kuruvilla

Notice bibliographique

RevueBulletin of the World Health Organization · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerbal Medicine Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicinal plantsMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Establishing a robust global framework for assessing the safety of plants used for medicinal purposes (medicinal plants) is complex. Unlike synthetic drugs, plant-based products often lack standardized codification, quantification or context-specific usage data. Medicinal plant products are classified differently worldwide: in some countries (such as in the United States of America), they are treated as foods or dietary supplements unless manufacturers make therapeutic claims; in other jurisdictions, geographic areas and countries (such as in the European Union, the Asian continent, Australia or Canada), they are regulated as low-risk medicines. Different jurisdictions vary widely in cultural acceptance or bias towards medicinal plant use. This fragmented landscape results in inconsistent safety standards, reporting protocols and access to markets for practitioners, patients and consumers.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,356 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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