Abundance and distribution of cavity trees and the effect of topography on cavity presence in a tropical rainforest, southwestern China
Notice bibliographique
Résumé
Cavity trees play a crucial role in maintaining biodiversity in forest ecosystems as they host numerous birds, mammals, and other cavity-dependent organisms. However, studies on the abundance and distribution of cavity trees in tropical forests are much less common than those in temperate forests. Also, how tree characteristics and topographic variables affect cavity presence is less clear in tropical forests. We surveyed 27 745 living trees from 386 species using ground-based observations in a tropical rainforest in southwestern China. The density of cavity trees was 86.3 trees·ha–1, which dramatically exceeded that in temperate forests. The number of cavity trees showed a left-skewed distribution with a peak at 10–20 cm diameter at breast height (DBH). The probability of cavity presence in a tree increased with DBH, although the patterns varied across species and crown positions. Moreover, cavity presence, which is influenced by topography in this tropical forest, decreased from valleys (concave terrain and low elevation) to ridges (convex terrain and high elevation). The results prove for the first time that topography is a good predictor of cavity presence, in addition to tree DBH. Our results demonstrate that the patterns determined for cavity presence in tropical forests of other regions also apply to Asian tropical forests. This study provides guidance on predicting the occurrence of cavity trees in the tropics.
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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 ».