Composite modeling of leaf shape across shoots discriminates <i>Vitis</i> species better than individual leaves
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Premise of study Leaf morphology is dynamic, continuously deforming during leaf expansion and among leaves within a shoot. We measured leaf morphology from over 200 vines over four years, and modeled changes in leaf shape along the shoot to determine if a composite “shape of shapes” can better capture variation and predict species identity compared to individual leaves. Methods Using homologous universal landmarks found in grapevine leaves, we modeled various morphological features as a polynomial function of leaf node. The resulting functions are used to reconstruct modeled leaf shapes across shoots, generating composite leaves that comprehensively capture the spectrum of possible leaf morphologies. Results We found that composite leaves are better predictors of species identity than individual leaves from the same plant. We were able to use composite leaves to predict species identity of previously unassigned vines, which were verified with genotyping. Discussion Observations of individual leaf shape fail to capture the true diversity between species. Composite leaf shape—an assemblage of modeled leaf snapshots across the shoot—is a better representation of the dynamic and essential shapes of leaves, as well as serving as a better predictor of species identity than individual leaves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».