Notice bibliographique
Résumé
In this work, a new model for macroscopic plant tissue growth based on dynamical Riemannian geometry is presented. We treat 1D and 2D tissues as continuous, deformable, growing geometries for sizes larger than 1mm. The dynamics of the growing tissue are described by a set of coupled tensor equations in non-Euclidean (curved) space. These coupled equations represent a novel feedback mechanism between growth and curvature dynamics. For 1D growth, numerical simulations are compared to two measures of root growth. First, modular growth along the simulated root shows an elongation zone common to many species of plant roots. Second, the relative elemental growth rate (REGR) calculated in silico exhibits temporal dynamics recently characterized in high-resolution root growth studies but which thus far lack a biological hypothesis to explain them. Namely, the REGR can evolve from a single peak localized near the root tip to a double-peak structure. In our model, this is a direct consequence of considering growth as both a geometric reaction-diffusion process and expansion due to a distributed source of new materials. In 2D, we study a circularly symmetric growing disk with emergent negative curvatures. These results are compared against thin disk experiments, which are a proxy model for plant leaves. These results also apply to the curvature evolution and the inhomogeneous growth pattern of the Acetabularia cap. Lastly, we extend the model to anisotropic disks and predict the growth dynamics for a 2D curved surface which develops an elongated shape with localized ruffling. Our model also provides several measures of the dynamics of tissue growth. These include the time evolution of the metric and velocity field, which are dynamical variables in the model, as well as expansion, shear and rotation which are deformation tensors characterizing the growth of the tissue.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».