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 χ2statistical 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.1as 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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».