Radial distribution of vascular bundle morphology in Chinese bamboos: machine learning methodology for rapid sampling and classification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variation in anatomical features of the culm wall namely the shape and size distributions of vascular bundles between different genera and species of bamboo is not well understood due to the cumbersome task of manual measurements. Using machine learning methodology, this work presents a universal vascular bundle detection model for rapid, reliable, and automatic characterization of vascular bundles in culm cross sections of 213 species across 23 genera of Chinese bamboos. The number of vascular bundles and the fiber sheath area have positive linear correlations with the outer circumference and the wall thickness, respectively. The distribution density of vascular bundles has a decay exponential correlation with the outer circumference and the wall thickness. The average fiber volume fraction was 35.2 % ± 7 % with relatively small variation between species. Bamboo species could be grouped into three categories based the endodermis to epidermis distribution pattern of radial and tangential length of vascular bundles, two categories of radial-to-tangential ratio and four categories of fiber sheath area distribution pattern. Implications on bamboo classification, structural and pulp/paper applications were discussed. The findings from this study provide groundwork for the establishment of a unified, authoritative and objective bamboo classification system based on the vascular tissue morphology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».