Levantamento de etnobotânica aplicada à veterinária na região Alentejo
Bibliographic record
Abstract
A utilização tradicional de plantas para o tratamento de afecções animais é importante pelas suas potencialidades de utilização em pastagens medicinais, no desenvolvimento potencial de novas formulações farmacêuticas veterinárias para agricultura biológica e na preservação e valorização do conhecimento tradicional do Alentejo. \nFoi efetuado um levantamento etnobotânico para aplicação no tratamento de animais, na região alentejana, tomando como base 56 entrevistas semi-estruturadas realizadas entre Julho 2011 e Abril 2012. O informante médio tem como perfil ser do sexo masculino, com mais de 70 anos, frequência do ensino básico e profissões ligadas à agricultura. As utilizações de plantas referidas destinam-se maioritariamente a tratar afecções de bovinos, equinos, ovinos e caprinos. O tratamento de traumatismos externos e as afecções gastro-intestinais foram as mais citadas. As famílias botânicas mais citadas foram Malvaceae, Hypericaceae e Asteraceae. Destacam-se pela frequência de citação: Malva sp. e Lavatera sp, Hypericum tomentosum, Olea europaea e Xolantha tuberaria. Foram também referidas diversas misturas de plantas. \nNa maioria dos casos (78%), as utilizações descritas já não são utilizadas há mais de 30 anos, o que justifica a recolha deste conhecimento tradicional.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".