La gestion des plantes médicinales chez les communautés autochtones Nahuas de la Huasteca Potosina, Mexique
Bibliographic record
Abstract
Les plantes médicinales jouent un rôle central, tant pour la médicine traditionnelle de certaines cultures, que pour la satisfaction d’une demande commerciale, souvent lointaine. Face à la forte pression qui pèse actuellement sur les populations de plantes médicinales - due à l'augmentation de la surexploitation commerciale et à la perte d'habitats - il est crucial de trouver des options qui permettront une gestion durable de cette ressource tout en contribuant à maintenir le bien-être socioéconomique des communautés locales qui en dépendent. Ainsi il est important de comprendre les perceptions que les populations ont des plantes médicinales, de la façon de les exploiter et de les gérer. L’objectif, donc, de ce projet est de mieux comprendre les interactions existantes entre savoir traditionnel et gestion des plantes médicinales. \nLa présente étude de cas constitue une étude géographique et ethnobotanique inductive/exploratoire. Nous dressons dans cette recherche le portrait des dynamiques utilisées par les communautés Nahuas de la Huasteca Potosina pour la gestion des plantes médicinales. L’information qui est présentée a été obtenue par une combinaison de données descriptives, historiques, qualitatives, quelques unes quantitatives, qui sont le produit d’une revue bibliographique et d’un travail de terrain.\nNotre recherche démontre un éventail de pratiques de gestion, d’intérêts, de valeurs ainsi que de représentations sociales des plantes médicinales au sein d’une même ethnie. Cette étude met en évidence l’importance des pratiques locales de gestion pour élaborer des recommandations dans le domaine de la gestion durable des plantes médicinales.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| 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".