Ecosystem-level carbon storage and its links to diversity, structural and environmental drivers in tropical forests of Western Ghats, India
Notice bibliographique
Résumé
Tropical forests are rich in biodiversity with great potential for carbon (C) storage. We estimated ecosystem-level C stock using data from 70 forest plots in three major forest types: tropical dry deciduous (TDD I and TDD II), tropical semi-evergreen (TSE I and TSE II) and tropical evergreen forests (TEF I, TEF II and TEF III) of Kanyakumari Wildlife Sanctuary, Western Ghats, India. The average C stock in these forests was 336.8 Mg C/ha, of which 231.3, 3.0, 2.4, 15.2 and 84.9 Mg C/ha were stored in woody vegetation, understorey, litter, deadwood and soil respectively. The live vegetation, detritus and soil contributed 65.5%, 5.5% and 29% respectively to the total ecosystem-level C stock and distributed in forest types in the order: TEF III > TEF II > TEF I > TSE I > TDD II > TSE II > TDD I. The plant diversity, structural attributes and environmental factors showed significant positive correlations with C stocks and accounted for 6.7, 77.2 and 16% of variance. These findings indicate that the tropical forests in the Western Ghats store large amount of C, and resulting data are invaluable for planning and monitoring forest conservation and management programs to enhance C storage in tropical forests.
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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 | 0,001 | 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 ».