A 40-year evaluation of drivers of African rainforest change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tropical forests are repositories of much of the world’s biodiversity and are critical for mitigation of climate change. Yet, the drivers of forest dynamics are poorly understood. This is in large part due to the lack of long-term data on forest change and changes in drivers. Methodology We quantify changes in tree abundance, diversity, and stand structure along transects first enumerated in 1978 and resampled 2019 in Kibale National Park, Uganda. We tested five predictions. First, based on the purported role of seed dispersal and herbivory and our quantification of changes in the abundance of frugivores and herbivores, we tested two predictions of how faunal change could have influenced forest composition. Second, based on an evaluation of life history strategies, we tested two predictions concerning how the forest could have changed following disturbance that happened prior to written history. Finally, based on a 50-year climate record, we evaluate the possible influence of climate change on forest dynamics. Results More trees were present on the assessed transects in 2019 (508) than in 1978 (436), species richness remained similar, but diversity declined as the number of dominant species increased. Rainfall increased by only 3 mm over the 50 years but this had not significant effect on forest changes measured here. Annual average monthly maximum temperature increased significantly by 1.05 °C over 50 years. The abundance of frugivorous and folivorous primates and elephants increased over the 50 years of monitoring. Neither the prediction that an increase in abundance of seed dispersing frugivores increases the abundance of their preferred fruiting tree species, nor that as an increase in folivore abundance causes a decline in their preferred species were supported. As predicted, light-demanding species decreased in abundance while shade-tolerant species increased as expected from Kibale being disturbed prior to historical records. Finally, while temperature increased over the 50 years, we found no means to predict a priori how individual species would respond. Conclusions Our study revealed subtle changes in the tree community over 40 years, sizable increases in primate numbers, a substantial increase in the elephant population and an increase in local temperature. Yet, a clear picture of what set of interactions impact the change in the tree community remains elusive. Our data on tree life-history strategies and frugivore/herbivore foraging preferences suggest that trees species are under opposing pressures.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».