Der Schutz und die nachhaltige Nutzung von Arzneipflanzen – ein Beitrag zur Erreichung der 17 Sustainable Development Goals der UN
Bibliographic record
Abstract
Einleitung Der Schutz und die nachhaltige Nutzung von Arzneipflanzen sind aktuelle Themen, die erhebliche sozioökonomische Auswirkungen haben. Die Vereinten Nationen (UN) haben 17 Sustainable Development Goals (SDGs) definiert, um die Armut zu beenden, den Planeten zu schützen und den Frieden zu sichern. Diese 17 Ziele sind derzeit der Standard für die Strukturierung von Nachhaltigkeitsmaßnahmen in verschiedenen Sektoren und für verschiedene Interessengruppen. Da die SDGs auch in der Nachhaltigkeitsberichterstattung pharmazeutischer Unternehmen im Bereich der Arzneipflanzen verwendet werden, sollte systematisch bewertet werden, wie der Schutz und die nachhaltige Nutzung von Arzneipflanzen zu diesen Zielen beitragen können. Methoden Über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg wurden Maßnahmen, die sich potenziell auf den Schutz und die nachhaltige Nutzung von Arzneipflanzen auswirken, in einer Matrix erfasst und den entsprechenden Nachhaltigkeitszielen abgeglichen. Durch einen Delphi-Ansatz wurden die SDGs danach geordnet, wie stark sie von diesen Maßnahmen beeinflusst werden [ 1 ] [ 2 ]. Ergebnisse Die SDGs, die am stärksten von den Maßnahmen beeinflusst werden, sind Leben auf dem Land (SDG 15), verantwortungsvoller Konsum und Produktion (SDG 12) und qualitativ hochstehende Bildung (SDG 4), die auf den Plätzen 1, 2 bzw. 3 liegen. Dieses Ergebnis steht im Einklang mit den Maßnahmen, die die Wildsammlung, landwirtschaftliche Produktion, Verarbeitung und Qualitätskontrolle von Arzneipflanzen betreffen. Schlussfolgerungen Durch dieses Vorgehen wurden die SDGs identifiziert, die am stärksten von den Maßnahmen beeinflusst werden, um sie z. B. in die Nachhaltigkeitsberichte von Unternehmen aufnehmen zu können. Dabei sollte man sich jedoch nicht ausschließlich auf einzelne besonders relevante SDGs konzentrieren, da ein nachhaltiger Ansatz in diesem Bereich alle SDGs berücksichtigen muss, wie auch z. B. die Gleichstellung von Männern und Frauen (SDG 5) oder Frieden, Gerechtigkeit und starke Institutionen (SDG 16), um die Grundlage für eine erfolgsversprechende und nachhaltige künftige Nutzung von Arzneipflanzen zu schaffen. Publication History Article published online: 08 September 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".