SIMULATIONS OF TRANSITIONS FROM REGULAR TO STOCHASTIC PHYLLOTACTIC PATTERNS
Notice bibliographique
Résumé
The paper deals with a statistical method to analyze irregular phyllotactic patterns. To characterize the degree of order in phyllotactic systems, we determine the variation of the angle of divergence of a given leaf with regard to the preceding one. By knowing the range of uncertainty of the angle of divergence, it is possible to determine from which leaves rank a system becomes completely disorganized. We show that there is a quantitative link between the degree of uncertainty of the angle of divergence, and the number of regularly and randomly distributed leaves. To quantify this relationship, we deduced a formula from numerical simulations involving different ranges of uncertainty that can be observed in the angle of divergence in three different phyllotactic patterns: distichous (two orthostichies), opposite-decussate (four orthostichies) and spiral (137°). A χ 2 statistical test allows us to determine the threshold of transition between ordered and disordered phyllotactic patterns with a fixed level of confidence. By using the sho mutants described by Itoh et al. 1 as a case study, we show that this formula is useful mainly for analyzing the degree of order in phyllotactic mutants from two complementary points of view: the number of regularly distributed leaves and the degree of uncertainty of the divergence angle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».