Edge effects on tree dendrometrics, abiotics, and mouse lemur densities in western dry forests in Madagascar
Notice bibliographique
Résumé
Anthropogenic disturbance of forests leads to fragmentation and habitat loss, which strongly influence genetic diversity, extirpations, and extinction of many species (e.g., Fahrig and Merriam, 1994; Gibson et al., 2013; Radespiel and Bruford, 2014). One of the most significant consequences of fragmentation and habitat loss is an increase in the amount of edge effects and edge habitat (Chen et al., 1992). Edge effects represent the penetration, to varying depths and intensities, of biotic and abiotic conditions from the surrounding environment (matrix) into the forest interior (Malcolm, 1994). Murcia (1995) described three ecological consequences of edge effects: (1) abiotic effects, (2) direct biological effects, and (3) indirect biological effects. Abiotic effects occur as the result of the penetration of environmental factors, such as temperature and light levels, from the matrix into the forest interior. Direct biological effects are changes in the abundance and distribution of organisms due to physical conditions near the forest edge. For example, Laurance et al. (1997) documented that wind damage led to a drastic drop in tree biomass within 100 m of the forest edge in South America. Indirect biological effects involve changes in species interactions (e.g., herbivory, frugivory), such that species that avoid the edge may be doing so due to the scarcity of preferred food items in these stochastic habitats (Mills, 1995). The combination of these three ecological processes results in dynamic, multidimensional edge habitats that differ from the matrix and forest interior. Although edge effects have been shown to alter forest structure and animal communities (e.g., Lovejoy et al., 1986; Laurance and Yensen, 1991; Laurance et al., 1997), they have rarely been studied directly in regards to primate ecology and biogeography.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».