Seeing the woods through the saplings: Using wood density to assess the recovery of human‐modified Amazonian forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most of the world's remaining tropical forests have been affected by either selective logging, understorey fires, fragmentation or are regrowing in areas that were previously deforested. Despite the ubiquity of these human‐modified forests, we have a limited knowledge of their potential to recover key traits linked to ecosystem processes and consequent services. Here we present data from 31,095 trees and saplings distributed across 121 plots of undisturbed and disturbed primary forests as well as secondary forests in the eastern Amazon. We examined the post‐disturbance recovery trajectory of an important plant functional trait, wood density. We tested whether human‐modified Amazonian forests are experiencing a rapid or a slow, or even impeded, recovery of this trait, which is associated with the provision of a fundamental ecosystem service—carbon storage. As expected, we found that the plot‐level wood density of trees and saplings in disturbed primary and secondary forests was significantly lower than in undisturbed forests. However, there was no significant difference in the average wood density of saplings between disturbed primary and secondary forests, possibly indicating a process of secondarization. We also found evidence that the recovery of wood density in human‐modified forests is being severely disrupted due to edge effects (in the case of disturbed primary forests) and high liana densities (in the case of both disturbed primary and secondary forests). Surprisingly, these two factors were more important predictors of wood density recovery than the time elapsed since the disturbance event. Synthesis. Plant communities in human‐modified Amazonian forests appear to not be recovering a key functional property—wood density, which in turn may affect their ability to store carbon in the future. If the aim of conservation programs in tropical forests is to maintain existing rates of ecosystem functions, processes and services, then they must concentrate efforts on avoiding anthropogenic disturbance in areas of currently undisturbed forests. It is also vital to prevent further disturbance in human‐modified forests to avoid disrupting even more their recovery.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».