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Enregistrement W2439405596 · doi:10.1093/jpe/rtw057

Topographic species–habitat associations of tree species in a heterogeneous tropical karst seasonal rain forest, China

2016· article· en· W2439405596 sur OpenAlexafffund
Yili Guo, Bin Wang, Azim U. Mallik, Fuzhao Huang, Wusheng Xiang, Tao Ding, Shujun Wen, Shuhua Lu, Dongxing Li, Yunlin He, Xiankun Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Ecology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaLakehead University
Mots-clésHabitatEcologyKarstSubtropicsBiodiversityGeographyBiologyTropical and subtropical moist broadleaf forests

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tropical and subtropical karst forests of south China are under increasing pressure from over-exploitation causing widespread habitat degradation and biodiversity loss. Previous research has demonstrated that topography, as a proxy for resource availability, plays an important role in shaping tree species distributions in tropical forests. However, the association between growth stages and habitats types has not been considered in this analysis. Our aim was to examine the differences among different habitat types to determine whether tree species show similar species–habitat associations at young and mature life stages. We used multivariate regression tree analysis to examined species–habitat associations among eight topographically defined habitats. The results were tested with a torus-translation test and canonical correspondence analysis (CCA) for 74 species in a 15 ha karst tropical seasonal rain forest at the Nonggang National Natural Reserve in south China. We considered two life stages (young and mature) of trees species that showed a positive association with topography. We found marked differences in community characteristics and number of associations among the eight habitats. Of the 74 species subjected to torus-translation test, 63 had significant positive and 70 had significant negative associations with one or more of the eight habitats. Positive associations were more frequent in higher elevation habitats and negative associations were more frequent in lower elevation habitats. This suggests that edaphic and hydrological variation related to topography play important roles in habitat partitioning in heterogeneous karst forests. For the 63 tree species with significant positive associations to at least one habitat, 40 of them had the same positive association at young and mature life stages. The CCA revealed that the six topographic variables considered had consistent relationships with species distribution among all individuals and their two life stages. This indicates that most of the karst forest tree species show consistent associations with a single habitat throughout their life. We conclude that niche differentiation plays an important role in maintaining the diversity of this heterogeneous species-rich karst forest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations88
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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