Revisiting the histological patterns of storage tissues: beyond the limits of gall-inducing taxa
Notice bibliographique
Résumé
Gall-inducing Aphididae may feed directly on phloem, whereas Eriophyidae and Nematoda feed on cells lining the gall chambers. We assume that a variation in structural complexity will occur within galls induced by each taxon, and that the complexity of the galls could be related to the types of storage tissue they have. Histological, histometric, and histochemical analyses were used to compare six gall systems with different levels of complexity. Such levels are not taxon-related, even though eriophyid galls are usually simpler than nematode and aphid galls. The histological features of galls allowed the classification of storage tissues into three types: typical nutritive tissues (TNT), common storage tissues (CST), and nutritive-like tissues (NLT). The TNT and NLT have cells with dense cytoplasm and a prominent nucleus. The CST cells are vacuolated, and may store starch and other energy-rich molecules, as do the NLT cells. In contrast to NLT or CST, the TNT serves as a direct food source for gall inducers, and it is present in nematode and some eriophyid galls. NLTs may be present in some aphid galls, but are not the direct feeding site. The CST occurs on galls of all three inducing taxa.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».