Does Tree Species Composition Affect Productivity in a Tropical Planted Forest?
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 forBEFresearch 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 inBAafter 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 asGuazuma ulmifolia, Spondias mombin, andAnacardium excelsum.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».