Savoirs locaux sur les plantes spontanées chez les populations de la wilaya de Tamanrasset (Sahara Central, Algérie)
Bibliographic record
Abstract
Les auteurs ont réalisé une enquête ethnobotanique sur les usages des plantes médicinales au niveau de la wilaya de Tamanrasset, une collectivité territoriale du Sahara Central algérien. Cette enquête a été conduite auprès de 41 informateurs par le biais d’un entretien direct. Les résultats montrent que les femmes prévalent (63.4%). Elles sont les détentrices du savoir thérapeutique ancestral et les conservatrices de l’information ethnobotanique saharienne. Les classes d’âge de plus de 50 ans prédominent (61%). C’est un indice de la connaissance de l’utilisation médicinale traditionnelle des plantes par les vieilles personnes. Les tradithérapeutes sont pour la population locale, la source première de l’information ethnomédicale (68.3%). Celle-ci a signalé 27 plantes spontanées, ayant des intérêts médicinaux actuels. Elles appartiennent à 15 familles botaniques, dont les Astéracées et les Fabacées sont dominantes. Les espèces médicinales recensées peuvent traiter 58 affections et symptômes. Les rhumatismes et la constipation sont les affections les plus traitées. Les feuilles et les parties aériennes préparées en décoction ou infusion dans l’eau sont les préparations les plus courantes. Concernant les autres usages locaux, 17 espèces médicinales présentent de même un intérêt fourrager, 15 sont utilisées en alimentation humaine, 9 ont des intérêts artisanaux et 3 sont utilisées pour soigner le bétail, notamment le dromadaire. Il ressort une grande richesse de l’information ethnobotanique et surtout ethnomédicinale chez l’ethnie targuie de Tamanrasset. La préservation de cette ethnoflore est toutefois nécessaire pour la durabilité de cette médecine traditionnelle au Sahara algérien.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".