Natural regeneration increases ecosystem production and functional diversity in an abandoned Afrotropical moist forest landscape
Notice bibliographique
Résumé
The growing trend of agricultural abandonment necessitates understanding the development of regrowth forests on old fields in the context of forest restoration. However, the successional patterns of ecosystem functioning and functional diversity of afrotropical regrowth forests are rarely examined. We assessed whether aboveground biomass (AGB) and functional diversity (FD) vary with restoration age and proximity to old-growth forests, compared AGB and FD between regrowth and old-growth forests to measure restoration success and investigated the FD – AGB relationship. We sampled trees in 63 plots (2000 m2 each) in a regrowth forest and 5 plots in an old‐growth forest in 2011, 2014 and 2017. We calculated AGB using diameter, height and wood density. We collated species functional traits (dispersal modes, habitat types, fruit sizes and regeneration guilds) and computed FD measures (richness, evenness, dispersion, divergence and RaoQ’s entropy). AGB and FD measures (richness, dispersion and RaoQ) increased with restoration age. Functional divergence declined with increasing distance to the old-growth forest. Within 22 years, regrowth forests regained 22% of the AGB and recovered all FD measures of the old-growth forest. We found positive, negative and quadratic relationships between AGB and FD depending on the FD measure and forest type. We demonstrate that regrowth forests increase ecosystem production and functional diversity in abandoned areas, however they cannot substitute old-growth forests. Considering multiple measures of functional diversity in different habitats provides a better understanding of the influence of functional diversity on ecosystem functioning.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».