Global importance of large‐diameter trees
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To examine the contribution of large‐diameter trees to biomass, stand structure, and species richness across forest biomes. Location Global. Time period Early 21st century. Major taxa studied Woody plants. Methods We examined the contribution of large trees to forest density, richness and biomass using a global network of 48 large (from 2 to 60 ha) forest plots representing 5,601,473 stems across 9,298 species and 210 plant families. This contribution was assessed using three metrics: the largest 1% of trees ≥ 1 cm diameter at breast height (DBH), all trees ≥ 60 cm DBH, and those rank‐ordered largest trees that cumulatively comprise 50% of forest biomass. Results Averaged across these 48 forest plots, the largest 1% of trees ≥ 1 cm DBH comprised 50% of aboveground live biomass, with hectare‐scale standard deviation of 26%. Trees ≥ 60 cm DBH comprised 41% of aboveground live tree biomass. The size of the largest trees correlated with total forest biomass ( r 2 = .62, p < .001). Large‐diameter trees in high biomass forests represented far fewer species relative to overall forest richness ( r 2 = .45, p < .001). Forests with more diverse large‐diameter tree communities were comprised of smaller trees ( r 2 = .33, p < .001). Lower large‐diameter richness was associated with large‐diameter trees being individuals of more common species ( r 2 = .17, p = .002). The concentration of biomass in the largest 1% of trees declined with increasing absolute latitude ( r 2 = .46, p < .001), as did forest density ( r 2 = .31, p < .001). Forest structural complexity increased with increasing absolute latitude ( r 2 = .26, p < .001). Main conclusions Because large‐diameter trees constitute roughly half of the mature forest biomass worldwide, their dynamics and sensitivities to environmental change represent potentially large controls on global forest carbon cycling. We recommend managing forests for conservation of existing large‐diameter trees or those that can soon reach large diameters as a simple way to conserve and potentially enhance ecosystem services.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle