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Enregistrement W2806221914 · doi:10.1002/eap.1749

The positive carbon stocks–biodiversity relationship in forests: co‐occurrence and drivers across five subclimates

2018· article· en· W2806221914 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEcological Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesXunta de Galicia
Mots-clésBiodiversitySpecies richnessGreenhouse gasTemperate rainforestEcologyGeographyMediterranean climateEcosystemEnvironmental scienceClimate changeTemperate climateBiodiversity hotspotBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon storage in forests and its ability to offset global greenhouse gas emissions, as well as biodiversity and its capacity to support ecosystem functions and services, are often considered separately in landscape planning. However, the potential synergies between them are currently poorly understood. Identifying the spatial patterns and factors driving their co-occurrence across different climatic zones is critical to more effectively conserve forest ecosystems at the regional level. Here, we integrated information of National Forest Inventories and Breeding Bird Atlases across Europe and North America (Spain and Quebec, respectively), covering five subclimates (steppe, dry Mediterranean, humid Mediterranean, boreal, and temperate). In particular, this study aimed to (1) determine the spatial patterns of both forest carbon stocks and biodiversity (bird richness, tree richness, and overall biodiversity) and the factors that influence them; (2) establish the relationships between forest carbon stocks and biodiversity; and (3) define and characterize the areas of high (hotspots) and low (coldspots) values of carbon and biodiversity, and ultimately quantify their spatial overlap. Our results show that the factors affecting carbon and biodiversity vary between regions and subclimates. The highest values of carbon and biodiversity were found in northern Spain (humid Mediterranean subclimate) and southern Quebec (temperate subclimate) where there was more carbon as climate conditions were less limiting. High density and structural diversity simultaneously favored carbon stocks, tree, and overall biodiversity, especially in isolated and mountainous areas, often associated with steeper slopes and low accessibility. In addition, the relationship between carbon stocks and biodiversity was positive in both regions and all subclimates, being stronger where climate is a limiting factor for forest growth. The spatial overlap between hotspots of carbon and biodiversity provides an excellent opportunity for landscape planning to maintain carbon stocks and conserve biodiversity. The variables positively affecting carbon and biodiversity were also driving the hotspots of both carbon and biodiversity, emphasizing the viability of "win-win" solutions. Our results highlight the need to jointly determine the spatial patterns of ecosystem services and biodiversity for an effective and sustainable planning of forest landscapes that simultaneously support conservation and mitigate climate change.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,260 · 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