Above‐ground carbon assessment in the<scp>K</scp>om‐<scp>M</scp>engamé forest conservation complex,<scp>S</scp>outh<scp>C</scp>ameroon: Exploring the potential of managing forests for biodiversity and carbon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protected areas are important for biodiversity conservation and the maintenance of ecosystem services, including climate regulation through carbon storage. Yet, there is little knowledge of their carbon storage potential. This study assesses the above‐ground carbon stock and the congruence between carbon stock and tree diversity in theKom‐Mengamé forest conservation complex (KMFCC) inSouth‐Cameroon, based on an inventory of trees withDBH≥ 10 cm in 1,366 plots (100 × 5 m each) covering 63.8 ha, established in different land use types (terra firma forest, swamp forest and cultivated areas). Above‐ground carbon was estimated using generic allometric equation and species‐specific wood density derived from wood density databases. Results showed high carbon stock inKMFCCwith values ranging from 143.29 ± 124.37 Mg/ha‐1 in swamp areas to 240 ± 204.35 Mg/ha‐1 in terra firma forests. Mean carbon stock in managed areas differed from that of terra firma forests. Petersianthus macrocarpus showed the greatest carbon stock. The study demonstrates the need for integrated approaches for carbon management in secondary forests where agroforests might be important to maintain biodiversity associated with high carbon storage. These approaches are particularly relevant to theCongo basin region where protected areas are threatened by poor management of their periphery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».