Dissecting NDVI–species richness relationships in Hawaiian dry forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim A growing body of research has used the normalized difference vegetation index (NDVI) as a proxy for productivity to predict species richness. Yet the mechanisms that produce the relationship between NDVI and species richness remain unclear because of correlated biotic and abiotic factors that influence NDVI. In this study we investigated different biotic and abiotic effects that potentially drive plant species richness–productivity relationships. Location Hawaiian Islands, USA. Methods We quantified woody plant species richness, structure (density, basal area and canopy height), and species composition along a precipitation gradient of 14 Hawaiian dry forest plots. We then used structural equation models combined with 10 years of satellite data to disentangle the effects of precipitation, structure and NDVI‐estimated productivity on species richness. Results Underlying the simple correlation between NDVI and species richness was the indirect effect of precipitation and direct effect of forest structure. The best‐fit model showed there was no direct effect of NDVI on species richness. Main conclusions Our results demonstrate that complex relationships drive simple correlations between species richness and productivity. Considering the mechanisms and underlying factors driving NDVI–species richness relationships could improve predictions of species diversity as satellite measures of productivity have an increasingly important role in habitat mapping, species distribution modelling and predictions for global change.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».