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Enregistrement W2318693839 · doi:10.1103/physreve.86.031921

Experimental determination of<i>Philodendron melinonii</i>and<i>Arabidopsis thaliana</i>tissue microstructure and geometric modeling via finite-edge centroidal Voronoi tessellation

2012· article· en· W2318693839 sur OpenAlexafffund
Tanvir R. Faisal, Nicolay Hristozov, Alejandro D. Rey, Tamara L. Western, Damiano Pasini

Notice bibliographique

RevuePhysical Review E · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésVoronoi diagramTessellation (computer graphics)Centroidal Voronoi tessellationPetiole (insect anatomy)Arabidopsis thalianaBiological systemCentroidGeometryComputer scienceTopology (electrical circuits)AlgorithmMathematicsCombinatoricsBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant petioles and stems are hierarchical cellular structures, displaying structural features defined at multiple length scales. One or more of the intermediate hierarchical levels consists of tissues, in which the cellular distribution is quasirandom. The current work focuses on the realistic modeling of plant tissue microstructures. The finite-edge centroidal Voronoi tessellation (FECVT) is here introduced to overcome the drawbacks of the semi-infinite edges of a typical Voronoi model. FECVT can generate a realistic model of a tissue microstructure, which might have finite edges at its border, be defined by a boundary contour of any shape, and include complex heterogeneity and cellular gradients. The centroid-based Voronoi tessellation is applied to model the microstructure of the Philodendron melinonii petiole and the Arabidopsis thaliana stem, which both display intense cellular gradients. FECVT coupled with a digital image processing algorithm is implemented to capture the nonperiodic microstructures of plant tissues. The results obtained via this method satisfactorily obey the geometric, statistical, and topological laws of naturally evolved cellular solids. The predicted models are also validated by experimental data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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