High tree diversity enhances light interception in tropical forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the processes that underlie the effects of tree diversity on primary production is of foremost importance to enhance climate change mitigation by tropical forests. Here, we investigated the effects of tree diversity on light interception over space and time in two tropical tree experiments, located in Panama— Sardinilla site (monocultures to 18‐species mixtures), and in Brazil— Anhembi site (20‐ to 114‐species mixtures). We assessed intercepted photosynthetically active radiation (iPAR) over horizontal grids and vertical transects (up to 5 m high in Sardinilla and up to 4 m high in Anhembi ), in plots containing different richness levels and combinations of species. Light interception increased from monocultures to 5‐species mixtures in Sardinilla and from 20‐ to 114‐species mixtures in Anhembi (during the dry season). At the Sardinilla site, five‐species mixtures showed iPAR comparable to the best performing monocultures, despite substantial differences observed among monocultures. Diversity‐iPAR relationships changed seasonally and were more pronounced during the dry season. Tree richness promoted a less variable temporal and spatial (i.e. both horizontal and vertical) distribution of light interception. Synthesis . High tree diversity (i.e. over a hundred species in mixture) maximizes the amount of light intercepted by the canopy in restored tropical forests through more even capture in space and time. Diversity‐light interception relationships should be critically considered for designing cost‐efficient large‐scale tropical forest restoration programs.
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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 ».