Zooming into refractory timber: enhancing anatomical identification with confocal laser scanning microscopy and fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
Summary Accurate wood identification is crucial for combatting the illegal logging and trade of forest products worldwide. However, certain challenges such as small specimen size, high wood density, and level of degradation can complicate the identification process. There is therefore a need to develop methods and use complementary techniques in forensic wood identification, particularly for difficult samples. This study utilized confocal laser scanning microscopy (CLSM) to detect and locate autofluorescence of axial parenchyma cells (APCs) to facilitate the identification of three challenging unknown wood specimens. These specimens posed difficulties for sectioning with a microtome due to brittleness, density, or small size constraints. CLSM results were compared with those from conventional light compound and stereomicroscopy. In our investigation, the three unknown wood samples were identified as Bobgunnia cf. fistuloides , Chlorocardium cf. rodiei , and Diphysa cf. carthagenensis . Specifically, CLSM confirmed the absence of apotracheal parenchyma in B . cf. fistuloides , which could not be determined using fluorescence stereomicroscopy. For D . cf. carthagenensis , CLSM’s fluorescence intensity highlighted axial parenchyma effectively, surpassing fluorescence stereomicroscopy. A notable advantage of our non-invasive CLSM method was its ability to examine smooth, unsectioned block surfaces, thereby enhancing preservation and ‘ in-situ’ visualization of APCs. Our results combining autofluorescence and CLSM clearly offered superior resolution in observing APCs compared to traditional microscopy and can thus be applied for increasing confidence in wood species identification.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 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 ».