Functional recovery of secondary tropical forests
Notice bibliographique
Résumé
One-third of all Neotropical forests are secondary forests that regrow naturally after agricultural use through secondary succession. We need to understand better how and why succession varies across environmental gradients and broad geographic scales. Here, we analyze functional recovery using community data on seven plant characteristics (traits) of 1,016 forest plots from 30 chronosequence sites across the Neotropics. By analyzing communities in terms of their traits, we enhance understanding of the mechanisms of succession, assess ecosystem recovery, and use these insights to propose successful forest restoration strategies. Wet and dry forests diverged markedly for several traits that increase growth rate in wet forests but come at the expense of reduced drought tolerance, delay, or avoidance, which is important in seasonally dry forests. Dry and wet forests showed different successional pathways for several traits. In dry forests, species turnover is driven by drought tolerance traits that are important early in succession and in wet forests by shade tolerance traits that are important later in succession. In both forests, deciduous and compound-leaved trees decreased with forest age, probably because microclimatic conditions became less hot and dry. Our results suggest that climatic water availability drives functional recovery by influencing the start and trajectory of succession, resulting in a convergence of community trait values with forest age when vegetation cover builds up. Within plots, the range in functional trait values increased with age. Based on the observed successional trait changes, we indicate the consequences for carbon and nutrient cycling and propose an ecologically sound strategy to improve forest restoration success.
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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 | 0,001 |
| 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 ».