Liana abundance and relationships to sapling and tree hosts in an East African primary forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lianas are an important structural component of tropical rain forests. Recent concern regarding a putative global rise in liana abundance, and its implications for forest conservation, calls for data collection across biomes. We here provide a first assessment and baseline data for a geographical gap in liana surveys to date. We surveyed liana (diameter at breast height [DBH] > 1 cm), tree (DBH > 10 cm) and sapling (DBH ≤ 10 cm) abundance and basal area, as well as liana–host relationships, in a tropical East African primary forest. We recorded a total of 347 liana stems (DBH > 1 cm) in 0.31 ha, with an average basal area of 1.21 m2/ha. Lianas were found to be widespread, with 24% of saplings and 57% of trees colonised by at least one liana, independently of bark texture or host diameter. The dominant liana colonisation strategy was to associate with a single host, through stem twining. We found no evidence of liana density being influenced by host density. We synthesised published liana density data across continents and report that our estimate of liana density for Kibale's primary forest fits within the expected range of liana densities for primary tropical forests. This synthesis further highlights a neotropical sampling bias, which our findings make a step towards addressing.
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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) | 0,002 | 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 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 ».