Late Pleistocene and Holocene Afromontane vegetation and headwater wetland dynamics within the Eastern Mau Forest, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The Mau Forest Complex is Kenya's largest fragment of Afromontane forest, providing critical ecosystem services, and has been subject to intense land use changes since colonial times. It forms the upper catchment of rivers that drain into major drainage networks, thus supporting the livelihoods of millions of Kenyans and providing important wildlife areas. We present the results of a sedimentological and palynological analysis of a Late Pleistocene–Holocene sediment record of Afromontane forest change from Nyabuiyabui wetland in the Eastern Mau Forest, a highland region that has received limited geological characterization and palaeoecological study. Sedimentology, pollen, charcoal, X‐ray fluorescence and radiocarbon data record environmental and ecosystem change over the last ~16 000 cal a bp. The pollen record suggests Afromontane forests characterized the end of the Late Pleistocene to the Holocene with dominant taxa changing from Apodytes , Celtis , Dracaena , Hagenia and Podocarpus to Cordia , Croton , Ficus , Juniperus and Olea . The Late Holocene is characterized by a more open Afromontane forest with increased grass and herbaceous cover. Continuous Poaceae, Cyperaceae and Juncaceae vegetation currently cover the wetland and the water level has been decreasing over the recent past. Intensive agroforestry since the 1920s has reduced Afromontane forest cover as introduced taxa have increased ( Pinus , Cupressus and Eucalyptus ).
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».