Acceleration and novelty: community restoration speeds recovery and transforms species composition in Andean cloud forest
Notice bibliographique
Résumé
Community-based tropical forest restoration projects, often promoted as a win-win solution for local communities and the environment, have increased dramatically in number in the past decade. Many such projects are underway in Andean cloud forests, which, given their extremely high biodiversity and history of extensive clearing, are understudied. This study investigates the efficacy of community-based tree-planting projects to accelerate cloud forest recovery, as compared to unassisted natural regeneration. This study takes place in northwest Andean Ecuador, where the majority of the original, highly diverse cloud forests have been cleared, in five communities that initiated tree-planting projects to restore forests in 2003. In 2011, we identified tree species along transects in planted forests (n = 5), naturally regenerating forests (n = 5), and primary forests (n = 5). We also surveyed 120 households about their restoration methods, tree preferences, and forest uses. We found that tree diversity was higher in planted than in unplanted secondary forest, but both were less diverse than primary forests. Ordination analysis showed that all three forests had distinct species compositions, although planted forests shared more species with primary forests than did unplanted forests. Planted forests also contained more animal-dispersed species in both the planted canopy and in the unplanted, regenerating understory than unplanted forests, and contained the highest proportion of species with use value for local people. While restoring forest increased biodiversity and accelerated forest recovery, restored forests may also represent novel ecosystems that are distinct from the region's previous ecosystems and, given their usefulness to people, are likely to be more common in the future.
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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 | 0,000 | 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 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 ».