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Enregistrement W2158971682 · doi:10.1098/rstb.2012.0295

Above-ground biomass and structure of 260 African tropical forests

2013· article· en· W2158971682 sur OpenAlexaff
Simon L. Lewis, Bonaventure Sonké, Trey Sunderland, Serge K. Begne, Gabriela López‐González, Geertje van der Heijden, Oliver L. Phillips, Kofi Affum‐Baffoe, Timothy R. Baker, Lindsay F. Banin, Jean‐François Bastin, Hans Beeckman, Pascal Boeckx, Jan Bogaert, Charles De Cannière, Éric Chézeaux, Connie J. Clark, Murray Collins, Gloria Djagbletey, Marie Noël Kamdem Djuikouo, Vincent Droissart, Jean‐Louis Doucet, Cornielle E. N. Ewango, Sophie Fauset, Ted R. Feldpausch, Ernest G. Foli, Jean‐François Gillet, Alan Hamilton, David J. Harris, Térese B. Hart, Thalès de Haulleville, Annette Hladik, Koen Hufkens, Dries Huygens, Philippe Jeanmart, Kathryn J. Jeffery, Elizabeth Kearsley, Miguel E. Leal, Jon Lloyd, Jon C. Lovett, Jean‐Remy Makana, Yadvinder Malhi, Andrew R. Marshall, Lucas Ojo, Kelvin S.‐H. Peh, Georgia Pickavance, John R. Poulsen, Jan Reitsma, Douglas Sheil, Murielle Simo, Kathy Steppe, Hermann Taedoumg, Joey Talbot, James R. D. Taplin, David Taylor, Sean C. Thomas, Benjamin Toirambe, Hans Verbeeck, Jason Vleminckx, Lee White, Simon Willcock, Hannsjorg Woell, Lise Zemagho

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFonds pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’AgricultureSight Research UKBelgian Federal Science Policy OfficeRoyal SocietyUniversity of LeedsLeverhulme TrustNatural Environment Research CouncilFonds De La Recherche Scientifique - FNRSGordon and Betty Moore FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésAmazonianBasal areaBiomass (ecology)Soil waterCanopyTropicsEnvironmental scienceSoil fertilityPrecipitationEcologyGeographyForestryAmazon rainforestBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report above-ground biomass (AGB), basal area, stem density and wood mass density estimates from 260 sample plots (mean size: 1.2 ha) in intact closed-canopy tropical forests across 12 African countries. Mean AGB is 395.7 Mg dry mass ha⁻¹ (95% CI: 14.3), substantially higher than Amazonian values, with the Congo Basin and contiguous forest region attaining AGB values (429 Mg ha⁻¹) similar to those of Bornean forests, and significantly greater than East or West African forests. AGB therefore appears generally higher in palaeo- compared with neotropical forests. However, mean stem density is low (426 ± 11 stems ha⁻¹ greater than or equal to 100 mm diameter) compared with both Amazonian and Bornean forests (cf. approx. 600) and is the signature structural feature of African tropical forests. While spatial autocorrelation complicates analyses, AGB shows a positive relationship with rainfall in the driest nine months of the year, and an opposite association with the wettest three months of the year; a negative relationship with temperature; positive relationship with clay-rich soils; and negative relationships with C : N ratio (suggesting a positive soil phosphorus-AGB relationship), and soil fertility computed as the sum of base cations. The results indicate that AGB is mediated by both climate and soils, and suggest that the AGB of African closed-canopy tropical forests may be particularly sensitive to future precipitation and temperature changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations405
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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