Ecological and Structural Analyses of Trees in an Evergreen Lowland Congo Basin Forest
Notice bibliographique
Résumé
Floristic inventory and diversity assessments are necessary to understand the present diversity status and conservation of forest biodiversity. Studying the variation height-diameter woody provides insight into the general characteristics of the trees diversity pattern. This study mainly focuses on aimed to assess the effectiveness of trees diversity and structure in two study sites. The study was conducted at Ipendja evergreen lowland moist forest in northern Republic of Congo. The sampling design was systematic consisted of parallel transect 1 or 2 km part, and divided into consecutive rectangular plots, each 5000m2 (25 x 200 m, i.e. 0.5 ha). Within eight plots censuses, all trees with a DBH 10 cm were identified and measured. A total of 1340 trees has been recorded belonged 145 species and 36 families (n = 607 and n = 733, respectively in Mokelimwaekili and Sombo sites). The results show that the leading botanical families were Sapotaceae follows by Euphorbiaceae, Meliaceae, Caesalpiniaceae, Sterculiaceae, Annonaceae and Rubiaceae. The most representative species were C. mildbraedii, S. kamerunensis and P. oliveri, i.e. 62.06%, 30.34% and 28.27% respectively, suggested that they were the leading dominant species of this forest ecosystem. Shannon index were 4.29 bits for Mokelimwaekili and 4.22 bits for Sombo. While Pielou’s evenness index was between 0.88 and 0.90, respectively for the Mokelimwaekili and Sombo sites. The similarity coefficient for Jaccard was 62% and 58% for Sorensen. There are highlight variations in tree diversity indices across sites and plots in Ipendja forest.
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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 ».