MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906110699 · doi:10.1002/aps3.1204

Shape outline extraction software (DiaOutline) for elliptic Fourier analysis application in morphometric studies

2018· article· en· W2906110699 sur OpenAlexaff
Asher Wishkerman, Paul B. Hamilton

Notice bibliographique

RevueApplications in Plant Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensCanadian Museum of Nature
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySoftwareScripting languageShape analysis (program analysis)Metric (unit)DiatomMATLABPopulationTaxonFourier analysisPattern recognition (psychology)Computer scienceArtificial intelligenceFourier transformBotanyMathematicsEcologyEngineeringMathematical analysisProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PREMISE OF THE STUDY: Studies of plant cell and organ outline using shape analysis for taxonomic and morphological research have increased in the past decade. However, there are a limited number of available modern, intuitive, and easy software tools to conduct this work. METHODS: We developed a tool for shape outline extraction using MATLAB accompanied with R scripts to perform elliptic Fourier analysis. To demonstrate the shape tool, we applied the software and scripts for genera and species shape determinations of diatom (single cell) species with x-, y-, and x- + y-shape symmetries. RESULTS: Using the shape analysis tool, we were able to identify and distinguish different diatom taxa based on forms representing size diminutions associated with population changes. DISCUSSION: Independent of symmetry, species were successfully distinguished using supervised and unsupervised analyses. We hope that these shape analysis tools will be used to add another metric to plant science studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,016

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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplications in Plant SciencesMême sujetMorphological variations and asymmetryTravaux en français237 207