Ecological disturbance regimes caused by agricultural land uses and their effects on tropical forest regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Across tropical regions, large forest areas have been converted to different agricultural land uses. These uses impose ecological disturbances affecting forest regeneration potential after field abandonment. Finding ways to identify those agricultural land uses limiting forest regeneration is a critical issue for conserving biodiversity in human‐modified landscapes. Here, we developed a fast and inexpensive index, useful for quantifying ecological disturbance regimes associated with agricultural land uses, and tested its power to predict forest regeneration potential. Location Municipality of Marqués de Comillas, southeast Mexico. Methods Interviews were conducted with local farmers to quantify disturbance components (size, duration and severity) associated with agricultural land uses. The scaled values of these disturbance components were added in a simple ecological disturbance index (EDI). In each one of nine recently abandoned fields representing a wide range of EDI values, two 10‐m2 plots, one close to and one far from nearby forest remnants, were established. On each plot, all woody plants of 10–100 m in height were counted, identified and measured in four 1‐m2 subplots, at the time of field abandonment and 2 yr later. In addition, at each plot, 18 site condition (microclimate and soil) attributes were quantified at the time of abandonment. Plant density, biomass, species richness and species diversity were used as regeneration variables, and EDI and site condition attributes as independent ones. Results Two years after abandonment, most regeneration variables declined exponentially with EDI. Biomass was not explained by EDI but changed positively with light availability. EDI was strongly correlated to vapour pressure deficit, which also predicted regeneration potential (except biomass). Conclusions EDI is a cheap and easy tool for quantifying the ecological disturbance produced by a wide range of agricultural land uses. The index predicted several regeneration variables as well as or better than direct measurements of the site condition at the time of abandonment. EDI can be used to identify biodiversity‐friendly agricultural land uses in human‐modified landscapes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».