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Enregistrement W2026490535 · doi:10.1093/conphys/cov012

Selective logging: does the imprint remain on tree structure and composition after 45 years?

2015· article· en· W2026490535 sur OpenAlexafffund
Oyomoare L. Osazuwa‐Peters, Colin A. Chapman, Amy E. Zanne

Notice bibliographique

RevueConservation Physiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFogarty International CenterFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesWebster Groves Nature Study SocietyIdea WildNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésLoggingBasal areaBiomass (ecology)National parkComposition (language)BiologyForest structureEcologyForest managementAbundance (ecology)Ecological successionForestryAgroforestryGeographyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selective logging of tropical forests is increasing in extent and intensity. The duration over which impacts of selective logging persist, however, remains an unresolved question, particularly for African forests. Here, we investigate the extent to which a past selective logging event continues to leave its imprint on different components of an East African forest 45 years later. We inventoried 2358 stems ≥10 cm in diameter in 26 plots (200 m × 10 m) within a 5.2 ha area in Kibale National Park, Uganda, in logged and unlogged forest. In these surveys, we characterized the forest light environment, taxonomic composition, functional trait composition using three traits (wood density, maximum height and maximum diameter) and forest structure based on three measures (stem density, total basal area and total above-ground biomass). In comparison to unlogged forests, selectively logged forest plots in Kibale National Park on average had higher light levels, different structure characterized by lower stem density, lower total basal area and lower above-ground biomass, and a distinct taxonomic composition driven primarily by changes in the relative abundance of species. Conversely, selectively logged forest plots were like unlogged plots in functional composition, having similar community-weighted mean values for wood density, maximum height and maximum diameter. This similarity in functional composition irrespective of logging history may be due to functional recovery of logged forest or background changes in functional attributes of unlogged forest. Despite the passage of 45 years, the legacy of selective logging on the tree community in Kibale National Park is still evident, as indicated by distinct taxonomic and structural composition and reduced carbon storage in logged forest compared with unlogged forest. The effects of selective logging are exerted via influences on tree demography rather than functional trait composition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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