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Enregistrement W94784985

Nilai taksonomi ciri anatomi daun genus Schoutenia Korth. (Malvaceae subfam. Brownlowioideae)

2014· article· pl· W94784985 sur OpenAlexaboutno aff
M. N. Nurhanim, T. Noraini, R. C. K. Chung, C. A. C. Nurul-Aini, A. R. Ruzi

Notice bibliographique

RevueSains Malaysiana · 2014
Typearticle
Languepl
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLeaf Properties and Growth Measurement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kajian anatomi dan mikromorfologi daun telah dijalankan ke atas lima takson dalam genus Schoutenia Korth. (Malvaceae subfam. Brownlowioideae). Lima takson yang dipilih dalam kajian ini ialah S. kunstleri, S. leprosula, S. accrescens subsp. accrescens, S. accrescens subsp. borneensis dan S. accrescens subsp. stellata. Kajian anatomi melibatkan kaedah hirisan dengan mikrotom gelongsor pada bahagian petiol, lamina, tulang daun dan tepi daun, kaedah penjernihan lamina dan kaedah siatan epidermis daun, penjernihan dengan larutan peluntur, pewarnaan dengan Safranin dan Alcian Blue, pelekapan Canada Balsam dan cerapan bawah mikroskop cahaya. Kajian mikromorfologi melibatkan kaedah pendehidratan, titik pengeringan kritikal, saduran emas dan cerapan bawah mikroskop imbasan elektron. Objektif kajian ialah untuk melihat nilai taksonomi ciri anatomi dan mikromorfologi daun dalam genus yang dikaji. Hasil kajian menunjukkan terdapat sembilan ciri sepunya, tujuh ciri variasi yang boleh digunakan untuk pembezaan spesies dan dua ciri diagnostik yang boleh digunakan untuk pengecaman spesies. Ciri tersebut ialah corak hiasan kutikel pada S. kunstleri dan juga kehadiran sel kolenkima lamela pada S. accrescens subsp. stellata. Hasil kajian menunjukkan ciri anatomi serta mikromorfologi daun dalam genus Schoutenia mempunyai nilai taksonomi terutama dalam pembezaan dan pengecaman pada peringkat spesies dan subspesies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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