Edge effects on components of diversity and above‐ground biomass in a tropical rainforest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Edge effects are among the most significant consequences of forest fragmentation. Therefore, understanding the impacts of edge creation on biodiversity is crucial for forest management and biological conservation. In this study, we used trait‐based and phylogenetic approaches to examine the effects of fragmentation on components of diversity and above‐ground biomass of rainforest tree communities in Madagascar in forest edge vs. interior habitats. Tree communities in forest edges showed lower phylogenetic diversity relative to those in interior habitats, suggesting that some clades may be more vulnerable to environmental filtering than others. Functional diversity was also significantly lower on the edge for productivity traits, but not for dispersal traits. Tree communities in the forest edge showed higher divergence of dispersal traits and lower divergence in productivity traits than expected, while functional diversity in interior forest did not differ from random expectations. This suggests that separate mechanisms affect productivity traits vs. dispersal traits in edge habitats. There was no significant difference in above‐ground biomass between edge and interior habitats, suggesting that edge effects have not yet negatively influenced the forest's potential for carbon storage. However, these changes may not have occurred yet, given the slow turnover of tree communities. Synthesis and applications . Our results highlight the role of edge effects in the erosion of functional and phylogenetic diversity of highly diverse tree communities. While above‐ground biomass did not appear to be affected by forest edge in our study, we suggest long‐term monitoring of forests for potential changes in ecosystem functioning. These findings also indicate the need to reduce edge creation and buffer existing edges for holistic biodiversity conservation.
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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 ».