A 3000-year record of vegetation changes and fire at a high-elevation wetland on Kilimanjaro, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Kilimanjaro is experiencing the consequences of climate change and multiple land-use pressures. Few paleoenvironmental and archeological records exist to examine historical patterns of late Holocene ecosystem changes on Kilimanjaro. Here we present pollen, phytolith, and charcoal (>125 μm) data from a palustrine sediment core that provide a 3000-year radiocarbon-dated record collected from a wetland near the headwaters of the Maua watershed in the alpine and ericaceous vegetation zones. From 3000 to 800 cal yr BP, the pollen, phytolith, and charcoal records show subtle variability in ericaceous and montane forest assemblages with apparent multicentennial secular variability and a long-term pattern of increasing Poaceae and charcoal. From 800 to 600 cal yr BP, montane forest taxa varied rapidly, Cyperaceae abundances increased, and charcoal remained distinctly low. From 600 yr cal BP to the present, woody taxa decreased, and ericaceous taxa and Poaceae dominated, with a conspicuously increased charcoal influx. Uphill wetland ecosystems are crucial for ecological and socioeconomic resilience on and surrounding the mountain. The results were synthesized with the existing paleoenvironmental and archaeological data to explore the high spatiotemporal complexity of Kilimanjaro and to understand historical human-environment interactions. These paleoenvironmental records create a long-term context for current climate, biodiversity, and land-use changes on and around Kilimanjaro.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».