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Record W2158502778 · doi:10.7202/005653ar

Distinction anatomique du bois du mélèze (Larix laricina [Du Roi] K. Koch), de l'épinette blanche (Picea glauca [Moench.] Voss), et de l'épinette noire (Picea mariana [Mill.] B.S.P.), en vue de l'analyse des macrorestes

2002· article· fr· W2158502778 on OpenAlexaffvenue
Dominique Marguerie, Yves Bégin, Luc Cournoyer

Bibliographic record

VenueGéographie physique et Quaternaire · 2002
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicPlant Diversity and Evolution
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsArtHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Quatre-vingt-quatre spécimens de bois de conifères récoltés sur un vaste territoire dans le nord-est de l'Amérique du Nord ont servi à définir de nouveaux critères de distinction anatomique entre Picea mariana, Picea glauca et Larix laricina. En plus des critères habituellement décrits dans la littérature, l'état de surface du torus des ponctuations aréolées des trachéides longitudinales chez Larix laricina est présenté comme un excellent élément de détermination, facilement accessible. La distinction entre Picea glauca et P. mariana peut être faite par l'examen de la sériation des ponctuations des trachéides des rayons ligneux. Une classification dichotomique des croisements des cellules dans les rayons sur la base de la dominance de l'unisériation ou de la bisériation des ponctuations des trachéides de rayon est proposée comme méthode de distinction des espèces en plus d'autres caractères reconnus dans la littérature. Ainsi, chez Picea mariana, plus de 69 % des trachéides radiales sont à dominante bisériée et seulement 28 % chez Picea glauca. En présence de lots de macrorestes ligneux subfossiles gorgés d'eau ou carbonisés où seule la présence de ces deux espèces d'épinettes est possible, ces méthodes simples d'identification ouvrent de nouvelles perspectives dans le domaine de la recherche paléoécologique des milieux boréaux nord-américains.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.351
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations18
Published2002
Admission routes2
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