<p><strong>Rainforest-restoration success as judged by assemblages of soil- and litterdwelling mites (Arachnida: Acari)*</strong></p>
Notice bibliographique
Résumé
Decline in rainforest cover in many areas ofAustralia is being countered by various methods of forest reestablishment, including ecological restoration plantings, timber plantations, and unmanaged regrowth.We used assemblages of soil- and litter- dwelling mites to determine which style most closely recaptures the assemblage structure of mites associated with intact rainforest at 84 tropical and subtropical sites in eastern Australia. The six habitat types surveyed were pasture (the typical ‘pre-restoration’ state), unmanaged regrowth, monoculture forestry, multi-species forestry, ecological restoration and intact rainforest (the ‘target’state). Forestry and ecological restoration sites were 5–20 years old.Mites were extracted fromsoil/litter samples and (excluding Oribatida) identified to family or to finer levels. For two diverse but taxonomically difficult superfamilies characteristic of rainforest,Uropodoidea and Trombidioidea, identificationwas tomorphotaxon. Presence/absence data were analyzed in several ways. First, we used our data to create a list of ‘indicator taxa’ for pasture and rainforest, and determined the abundance of these indicators in each of the four reforestationmethods.We also calculatedmorphotaxon richness for uropodoids and trombidioids and compared these values among habitat types. In both of these analyses, ecological restoration was most similar to rainforest.We used ordination andANOSIM to compare mite assemblages among habitattypes. Althoughmite assemblages clearly distinguished between rainforest and pasture sites, they did not identify any of the four reforestation methods as being consistently similar to rainforest. They did, however, indicate that monoculture forestry and multi-species forestry plantations were often not readily distinguishable from pasture. This may have as much to do with silviculturalmethods common to these plantations (e.g., pruning, herbicide application, andmaintenance of a relatively open canopy) as to the low diversity of trees present in plantations. We conclude with a brief discussion of the utility of mites in rapid bioassessment programs in Australia, and suggest that the most pragmatic approach involves focusing on a few easily recognized indicators rather than on entire assemblages.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».