Influence of Anthropogenic Disturbances on Stand Structural Complexity in Andean Temperate Forests: Implications for Managing Key Habitat for Biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Forest attributes and their abundances define the stand structural complexity available as habitat for faunal biodiversity; however, intensive anthropogenic disturbances have the potential to degrade and simplify forest stands. In this paper we develop an index of stand structural complexity and show how anthropogenic disturbances, namely fire, logging, livestock, and their combined presence, affect stand structural complexity in a southern Global Biodiversity Hotspot. From 2011 to 2013, we measured forest structural attributes as well as the presence of anthropogenic disturbances in 505 plots in the Andean zone of the La Araucanía Region, Chile. In each plot, understory density, coarse woody debris, number of snags, tree diameter at breast height, and litter depth were measured, along with signs of the presence of anthropogenic disturbances. Ninety-five percent of the plots showed signs of anthropogenic disturbance (N = 475), with the combined presence of fire, logging, and livestock being the most common disturbance (N = 222; 44% of plots). The lowest values for the index were measured in plots combining fire, logging, and livestock. Undisturbed plots and plots with the presence of relatively old fires (> 70 years) showed the highest values for the index of stand structural complexity. Our results suggest that secondary forests < 70-year post-fire event, with the presence of habitat legacies (e.g. snags and CWD), can reach a structural complexity as high as undisturbed plots. Temperate forests should be managed to retain structural attributes, including understory density (7.2 ± 2.5 # contacts), volume of CWD (22.4 ± 25.8 m3/ha), snag density (94.4 ± 71.0 stems/ha), stand basal area (61.2 ± 31.4 m2/ha), and litter depth (7.5 ± 2.7 cm). Achieving these values will increase forest structural complexity, likely benefiting a range of faunal species in South American temperate forests.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».