Distinction anatomique du bois du mélèze (Larix laricina [Du Roi] K. Koch), de l'épinette blanche (Picea glauca [Moench.] Voss), et de l'épinette noire (Picea mariana [Mill.] B.S.P.), en vue de l'analyse des macrorestes
Notice bibliographique
Résumé
Quatre-vingt-quatre spécimens de bois de conifères récoltés sur un vaste territoire dans le nord-est de l'Amérique du Nord ont servi à définir de nouveaux critères de distinction anatomique entre Picea mariana, Picea glauca et Larix laricina. En plus des critères habituellement décrits dans la littérature, l'état de surface du torus des ponctuations aréolées des trachéides longitudinales chez Larix laricina est présenté comme un excellent élément de détermination, facilement accessible. La distinction entre Picea glauca et P. mariana peut être faite par l'examen de la sériation des ponctuations des trachéides des rayons ligneux. Une classification dichotomique des croisements des cellules dans les rayons sur la base de la dominance de l'unisériation ou de la bisériation des ponctuations des trachéides de rayon est proposée comme méthode de distinction des espèces en plus d'autres caractères reconnus dans la littérature. Ainsi, chez Picea mariana, plus de 69 % des trachéides radiales sont à dominante bisériée et seulement 28 % chez Picea glauca. En présence de lots de macrorestes ligneux subfossiles gorgés d'eau ou carbonisés où seule la présence de ces deux espèces d'épinettes est possible, ces méthodes simples d'identification ouvrent de nouvelles perspectives dans le domaine de la recherche paléoécologique des milieux boréaux nord-américains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».