Ethnomedicinal Practices, Challenges and Future Ethnobotanical Implications of the Dongria Kondh tribe of South Western Odisha, India
Notice bibliographique
Résumé
The Dongria Khondh, an indigenous tribal community inhabiting the Niyamgiri Hills of Odisha, India, possesses a rich body of traditional ethnomedicinal knowledge deeply rooted in their ecological relationship with the forest. Dependent on diverse forest flora, Dongria Khondh healers utilize a wide range of plant species, including stems, roots, leaves, barks, and fruits, to treat a spectrum of human ailments in the absence of accessible modern healthcare. Ethnobotanical studies in the region have documented the use of over 50 medicinal plant species from numerous botanical families to address common conditions such as gastrointestinal disorders (diarrhoea, dysentery), respiratory complaints (cold, cough, asthma), skin diseases, fever, piles, and wound healing, as well as more chronic issues like diabetes, infertility, and insect bites. Medicinal plants used by the tribe are often prepared as pastes, decoctions, or poultices by local practitioners known as Kabirajas or village healers. This indigenous therapeutic system reflects not only a comprehensive understanding of local biodiversity but also cultural practices that transmit medicinal knowledge across generations, highlighting the critical role of tribal ethnomedicine in community health and biodiversity conservation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».