Modeling eccentric growth explicitly to investigate intra-annual drivers of xylem cell production using xylogenetic data
Notice bibliographique
Résumé
Xylogenesis, the process through which wood cells are formed, results in the long-term storage of carbon in woody biomass, making it a key component of the global carbon cycle. Understanding how environmental drivers influence xylogenesis during the growing season is therefore of great interest. However, studying short-term drivers of wood production using xylogenetic data is complicated by the usual sampling scheme and the influence of eccentric growth, i.e., heterogeneous growth around the stem. In this study, we improve xylogenesis research by introducing a statistical approach that explicitly considers seasonal phenology, short-term growth rates, and growth eccentricity. To this end, we developed Bayesian models of xylogenesis and compared them with a conventional method based on the use of Gompertz functions. Our results show that eccentricity generated high temporal autocorrelation between successive samples, and that explicitly taking it into account improved both the representativeness of phenology and intra-ring variability. We observed consistent short-term patterns in the model residuals, suggesting the influence of an unaccounted-for environmental variable on cell production. The proposed models offer several advantages over traditional methods, including robust confidence intervals around predictions, consistency with phenology, and reduced sensitivity to extreme observations at the end of the growing season, often linked to eccentric growth. These models also provide a benchmark for mechanistic testing of short-term drivers of wood formation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».