Woody Species Diversity in Forest Plantations in a Mountainous Region of Beijing, China: Effects of Sampling Scale and Species Selection
Notice bibliographique
Résumé
The role of forest plantations in biodiversity conservation has gained more attention in recent years. However, most work on evaluating the diversity of forest plantations focuses only on one spatial scale; thus, we examined the effects of sampling scale on diversity in forest plantations. We designed a hierarchical sampling strategy to collect data on woody species diversity in planted pine (Pinus tabuliformis Carr.), planted larch (Larix principis-rupprechtii Mayr.), and natural secondary deciduous broadleaf forests in a mountainous region of Beijing, China. Additive diversity partition analysis showed that, compared to natural forests, the planted pine forests had a different woody species diversity partitioning pattern at multi-scales (except the Simpson diversity in the regeneration layer), while the larch plantations did not show multi-scale diversity partitioning patterns that were obviously different from those in the natural secondary broadleaf forest. Compare to the natural secondary broadleaf forests, the effects of planted pine forests on woody species diversity are dependent on the sampling scale and layers selected for analysis. Diversity in the planted larch forest, however, was not significantly different from that in the natural forest for all diversity components at all sampling levels. Our work demonstrated that the species selected for afforestation and the sampling scales selected for data analysis alter the conclusions on the levels of diversity supported by plantations. We suggest that a wide range of scales should be considered in the evaluation of the role of forest plantations on biodiversity conservation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».