Does Tree Species Composition Affect Productivity in a Tropical Planted Forest?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract With growing pressure on primary forests from destructive land uses, increasing the diversity of native species plantations can increase ecosystem service provision, such as timber production or carbon sequestration, thus better supporting sustainable livelihoods. Understanding the effects of tree species composition on productivity can inform plantation design and ecological restoration strategies. However, tree species composition effects have been neglected in experimental biodiversity‐ecosystem function ( BEF ) research. This study uses a 10‐yr data set from one of the first tropical planted forest experiments established with native species and designed for BEF research at scales relevant to forest management. At our site in Sardinilla, Panama, we established plots containing 6 species from a pool of 18, in four combinations, to investigate how composition affects species and plot productivity. We used basal area as a proxy for productivity through time, measured annually, and summed this at species and plot levels for analysis. We found that plots that differed in species composition appeared to differ in temporal rate of basal area increase, but did not differ in BA after 10 yr. Species were generally consistent in size between compositions, and composition performance was correlated with the size of component species, suggesting that species identities were most important in determining plot productivity. Our results suggest that species choice can be based on preferences for individual species, as species performance was consistent across composition contexts. We make recommendations for the use of particularly productive species that also provide multiple services such as Guazuma ulmifolia, Spondias mombin , and Anacardium excelsum .
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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 découle