Can we predict carbon stocks in tropical ecosystems from tree diversity? Comparing species and functional diversity in a plantation and a natural forest
Notice bibliographique
Résumé
• Linking tree diversity to carbon storage can provide further motivation to conserve tropical forests and to design carbon-enriched plantations. Here, we examine the role of tree diversity and functional traits in determining carbon storage in a mixed-species plantation and in a natural tropical forest in Panama. • We used species richness, functional trait diversity, species dominance and functional trait dominance to predict tree carbon storage across these two forests. Then we compared the species ranking based on wood density, maximum diameter, maximum height, and leaf mass per area (LMA) between sites to reveal how these values changed between different forests. • Increased species richness, a higher proportion of nitrogen fixers and species with low LMA increased carbon storage in the mixed-species plantation, while a higher proportion of large trees and species with high LMA increased tree carbon storage in the natural forest. Furthermore, we found that tree species varied greatly in their absolute and relative values between study sites. • Different results in different forests mean that we cannot easily predict carbon storage capacity in natural forests using data from experimental plantations. Managers should be cautious when applying functional traits measured in natural populations in the design of carbon-enriched plantations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».