L-Py: An L-System Simulation Framework for Modeling Plant Architecture Development Based on a Dynamic Language
Notice bibliographique
Résumé
The study of plant development requires increasingly powerful modeling tools to help understand and simulate the growth and functioning of plants. In the last decade, the formalism of L-systems has emerged as a major paradigm for modeling plant development. Previous implementations of this formalism were made based on static languages, i.e., languages that require explicit definition of variable types before using them. These languages are often efficient but involve quite a lot of syntactic overhead, thus restricting the flexibility of use for modelers. In this work, we present an adaptation of L-systems to the Python language, a popular and powerful open-license dynamic language. We show that the use of dynamic language properties makes it possible to enhance the development of plant growth models: (i) by keeping a simple syntax while allowing for high-level programming constructs, (ii) by making code execution easy and avoiding compilation overhead, (iii) by allowing a high-level of model reusability and the building of complex modular models, and (iv) by providing powerful solutions to integrate MTG data-structures (that are a common way to represent plants at several scales) into L-systems and thus enabling to use a wide spectrum of computer tools based on MTGs developed for plant architecture. We then illustrate the use of L-Py in real applications to build complex models or to teach plant modeling in the classroom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».