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Enregistrement W1974215617 · doi:10.1139/b09-048

Classification of trichome types within species of the water fern <i>Salvinia</i>, and ontogeny of the egg-beater trichomes

2009· article· en· W1974215617 sur OpenAlexvenueno aff
Wilhelm Barthlott, Sabine Wiersch, Zdravko Čolić, Kerstin Koch

Notice bibliographique

RevueBotany · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFern and Epiphyte Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésTrichomeBiologyBotanyFern

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species of the water fern Salvinia are well known for their extremely water-repellent floating leaves. The architecture of Salvinia surfaces is of great interest for biomimetic applications, because submersed in water, they retain air films for a long period. Knowledge of these surfaces is also important for pest control, since one species ( Salvinia molesta D.S. Mitch.) is a pantropic invasive aquatic weed. The micromorphology of the leaf surfaces of six representative species has been characterized by scanning electron microscopy. Based on their morphology, the trichomes are classified in four types, named after the typical species. Among the species examined, numbers, distribution, and sizes of the trichome types vary significantly. The simplest types, the Cucullata trichomes, are multicellular, uniseriate, and up to 800 µm high. Groups of two multicellular, uniseriate trichomes are described as the Oblongifolia trichomes. The Natans trichomes are grouped as four multicellular, uniseriate trichomes. The Molesta trichomes are composed of four trichomes, which are connected by the second last apical cells of the trichome. The ontogeny of the Molesta trichome groups was puzzling and resulted in various names being applied to them (“Krönchenhaare,” “egg-beater,” or “coroniform” hairs). Their unique development from four solitary uniseriate trichomes to groups of four connected trichomes is described in detail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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