Mean-variance relationships of leaf bilateral asymmetry for 35 species of plants and their implications
Notice bibliographique
Résumé
Leaf bilateral asymmetry, an important indicator of leaves that tend to be affected by the above-ground architectural structure of plants and their environments (especially light), has been poorly studied. Taylor’s power law (TPL) describes a power-law relationship between the mean and variance of a non-negative random variable, and its exponent has been demonstrated to reflect the degree of heterogeneity of the branch spatial arrangement of plants. In this study, we checked whether the mean-variance relationship of the absolute difference in area between the left and right sides of 11396 leaves from 35 species of plants within four families followed TPL. TPL was found to hold true for each species investigated here, and the estimated TPL exponents fell within a range of 1.5 to 2.0. At the family level, there were no any significant differences in the estimated exponents of TPL among the pooled data of Lauraceae, Oleaceae, and Bambusoideae, but those exponent values were significantly smaller than that of Magnoliaceae. We also pooled the data from the four families, and we found that there was a general rule for the mean-variance relationship for the bilateral asymmetry among the studied broad-leaved plants. Given the variety of leaf bilateral asymmetry among species, our results highlight the importance of plant aboveground architecture and the heterogeneity of leaves on different positions to a better understanding of leaf development mechanism and how it responds to the surrounding environment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».