Green leafy vegetables of rural India: ethnobotany and contribution to eye health
Notice bibliographique
Résumé
Recognition of the contribution of biological diversity to human health demands more scientifically sound evidence than currently exists, while the multifactorial nature of this relationship calls for innovative research frameworks. This thesis presents a multidisciplinary case study on the contribution of elements of biological diversity, namely wild and cultivated leafy vegetables, towards age-related cataract prevention in a rural developing country context. At the center of this thesis, an ethnobotanical study identified determinants of consumption of leafy vegetables and demonstrated how perceived properties and cultivation status significantly influence consumption patterns. Plant species of interest, analysed by High Performance Liquid Chromatography, were found to exhibit high concentrations of lutein and β-carotene. Drawing on ethnobotanical and analytical data, an eye hospital-based case-control study was conducted to compare leafy vegetable consumption and diversity, along with lutein and zeaxanthin intake, in female patients identified with and without age-related cataract. Conflicting results for associations between leafy vegetable species and age-related cataract, and protective associations for elements of traditional diets, including yogurt and tea, were observed. The integration of results across isolated studies in a multidisciplinary framework further reflected the complex biological, socio-economic and environmental components of eye health and leafy vegetable diversity, and highlighted new knowledge with important application in the eye health of populations at risk.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».