Reduced-Impact Logging Maintain High Moss Diversity in Temperate Forests
Notice bibliographique
Résumé
Forestry harvesting represents an important economic activity around the world. Habitat degradation due to forest harvesting contributes to biodiversity loss; therefore, it is necessary to implement logging management aimed at reducing its impact. Forest management by reduce-impact logging (RIL) involves cutting trees following regulations focused on diminishing the impact on biodiversity by following harvesting plans based on forestry inventories and participation of trained workers. In Mexico, RIL is applied mainly in temperate habitats and its effectiveness has been assessed based on vascular plants. In this study, we analyzed the diversity and community structure of terrestrial and epiphytic mosses in managed (sites number = 3) and conserved (sites number = 3) sites in the temperate forest of Sierra Juárez, Oaxaca, Mexico. Likewise, we evaluated the potential function of mosses as indicators of habitat degradation. Environmental variables were also quantified at local (canopy coverage, altitude, daily temperature, and light) and regional (total annual rainfall, orientation, and slope) scales to evaluate potential relationships with the community and species diversity. We documented 70 mosses species with a diversity (alfa, beta) and community structure similar between managed and conserved sites. For terrestrial mosses, we found marginal differences in their communities, likely related to species coverture variation in managed sites. The diversity and community structure epiphytic mosses were not statistically different in managed and conserved sites. Only the daily variation in light intensity was positively related to the variation of alpha diversity of epiphytic mosses. The species Dicranum sumichrastii Duby and Leptodontium viticulosoides (P. Beauv.) Wijk & Margad. can be considered as ecological indicators for conserved and managed sites, respectively, likely due to their relationship with light and humidity conditions. Our results suggest that that forest management by RIL could be considered as a promising tool to balance timber production and moss diversity.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».