Demography and biomass change in monodominant and mixed old-growth forest of the Congo
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Mbau forest covers much of the Congo, and shifts in its composition could have a large impact on the African tropics. The Ituri forest in east Congo is near a boundary between the monodominant mbau type and non-mbau mixed forest, and two 20-ha censuses of trees ≥ 1 cm diameter were carried out over 12 y to monitor forest change. Based on published diameter allometry, mbau forest had 535 Mg ha−1 biomass above ground and gained 1.1 Mg ha−1 y−1. Mixed forest had 399 Mg ha−1 and gained 3 Mg ha−1 y−1. The mbau tree (Gilbertiodendron dewevrei) increased its share of biomass from 4.1% to 4.4% in mixed forest; other common species also increased. Sapling density declined at both sites, likely because increased biomass meant shadier understorey, but the mbau tree increased in sapling density, suggesting it will become more important in the future. Tree mortality and growth rates were low relative to other tropical forests, especially in the mbau plots. Shifting toward G. dewevrei would represent a large gain in carbon in the mixed forest, but mbau is presently more important as a high-carbon stock: biomass lost during forest harvest could not recuperate for centuries due to slow community dynamics.
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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 | 0,001 | 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 ».