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Enregistrement W2766261865 · doi:10.1093/jpe/rtx060

Biodiversity, dynamics, and impact of chakras on the Ecuadorian Amazon

2017· article· en· W2766261865 sur OpenAlexaff
R Vera, J. Hugo Cota‐Sánchez, Jorge Eduardo Grijalva Olmedo

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCocoa and Sweet Potato Agronomy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésSpecies richnessAmazon rainforestBiodiversityDeforestation (computer science)Diversity indexGeographyEcologySecondary forestForestryFloristicsEcological successionAgroforestrySpecies diversityDiameter at breast heightAbandonment (legal)Alpha diversityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deforestation and biodiversity loss are two alarming, closely related problems, and the main factors triggering changes in land use. Indigenous agricultural practices in the western Amazon Basin are known as chakras, and their structure and dynamics are seemingly optimal for forest management. However, the variability in tree species and the degree of forest recovery after abandonment is poorly documented in this agroforestry system (AFS). The goals of this study were: (i) to investigate whether the different AFSs (chakras) preserve similar levels of forest diversity, (ii) to determine the effect of transformation of mature forests (MF) to chakras, in particular, forest alpha and beta diversity levels, and (iii) to investigate whether native tree species recovery leads to the original forest structure following chakra abandonment. We assessed the floristic composition in three AFSs (cassava, corn, and cocoa), the secondary forest (SF), and the forest remnants in the buffer zone of the Northern Ecuadorian Amazon (NEA). All tree species with a diameter at breast height (dbh) ≥10 cm were inventoried in 61 plots (0.28 ha average) representing 17.44 ha. Alpha diversity was calculated in all systems to determine the levels of variability using species richness and the Shannon diversity index. Also, beta diversity was examined to evaluate the degree of dissimilarity among all AFSs with the MF in order to analyze changes in floristic composition. The divergence between the SF and the MF was analyzed to ascertain forest recovery after chakra abandonment. A total of 4,060 trees (dbh ≥ 10 cm) representing 109 species, 96 genera, and 43 plant families were inventoried in 17.44 ha sampled in five systems in the buffer zone of the NEA. The most dominant plant families were Arecaceae, Myristicaceae, Fabaceae, Meliaceae, and Malvaceae, and the most representative genera included Iriartea, Virola, Guarea, Ocotea, Cordia, Chrysophyllum, and Inga. The MF in this zone is composed of 81 tree species circumscribed in 74 genera and 30 plant families. Transforming this MF to different chakras leads to a decrease of alpha diversity between 52% and 75%, particularly in AFS practiced for local food security (corn and cassava). However, all the AFSs preserve ca. 56% of the native flora existing in the MF, in which at least 8% of the species are threatened; however, the status of the remaining 92% of species is still unknown, indicating that the assessment of the rarity of the native trees is virtually unexplored. Additionally, all sites investigated consistently formed three clusters that corresponded to AFS, MF, and SF. Thus, the trend of forests to recover the original structure is facilitated by native trees left intact in the chakras. These results strongly support the potential to execute sustainable forest management and preservation of endangered tree species practicing this AFS.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,220

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations32
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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