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Enregistrement W1997285633 · doi:10.1111/j.1365-2699.2008.02017.x

The spatial distribution of vegetation types in the Serengeti ecosystem: the influence of rainfall and topographic relief on vegetation patch characteristics

2008· article· en· W1997285633 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesTanzania Commission for Science and TechnologySmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésWoodlandVegetation (pathology)GrasslandPhysical geographyShrublandEnhanced vegetation indexEnvironmental scienceSpatial heterogeneityEcosystemGeographyVegetation typeCommon spatial patternSpatial distributionNormalized Difference Vegetation IndexEcologyLeaf area indexRemote sensingVegetation Index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim The aim of this study is to introduce a structural vegetation map of the Serengeti ecosystem and, based on the map, to test the relative influences of landscape factors on the spatial heterogeneity of vegetation in the ecosystem. Location This study was conducted in the Serengeti–Maasai Mara ecosystem in northern Tanzania and southern Kenya, between 34° and 36° E longitude, and 1° and 2° S latitude. Methods The vegetation map was produced from satellite imagery using data from over 800 ground‐truthing points. Spatial characteristics of the vegetation were analysed in the resulting map using the fragstats software package. Average patch area and nearest neighbour distance (NND) were determined for grassland, shrubland and woodland vegetation types. The heterogeneity of vegetation types was estimated with Simpson’s diversity index ( D ). Structural equation modelling (SEM) was used to explore the relationships between the spatial characteristics of vegetation and three predictor variables: annual rainfall, coefficient of variation (CV) in annual rainfall, and topographic moisture index (TMI). Results A vegetation map is presented along with a detailed summary of the distribution of land‐cover classes and spatial heterogeneity in the ecosystem. Significant relationships were found between vegetation diversity ( D ) and TMI, and also between D and average rainfall. The average area of grassland patches showed significant relationships with average rainfall, with rainfall CV and with TMI. Grassland NND was positively associated with average rainfall. Woodland patch area showed a unimodal response to average rainfall and a negative linear association with TMI. Woodland NND showed a U‐shaped association with annual rainfall and a weaker positive linear association with TMI. An acceptable model that explained variation in shrubland patch characteristics could not be identified. Main conclusions The vegetation map and analysis thereof resulted in three significant causal explanatory models that demonstrate that both rainfall and topography are important contributors to the distribution of woodlands and grasslands in the Serengeti. These findings further indicate that changes in patch characteristics have a complex interaction with rainfall and with topography. Our results are concordant with recent studies suggesting that percent woody cover in African savannas receiving less than c. 650 mm year −1 is bounded by average annual rainfall.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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