Seizing resilience windows to foster passive recovery in the forest-water interface in Amazonian lands
Notice bibliographique
Résumé
of degraded land by 2030. Although regenerating forests recover biomass, biodiversity, and processes with time, the recovery trajectories may be uncertain due to past disturbances. Currently, there is a lack of knowledge to sustain the effectiveness of passive regeneration for the recovery of riparian forests and the adjacent waterbodies in the tropics, which may compromise the outcomes of ongoing and future tropical riparian restoration programs. We evaluated the drivers of riparian forest structural recovery and how this relates to stream conditions in 12 abandoned pasturelands in eastern Brazilian Amazonia. These pasturelands range across regeneration age (pasture (PA) - 0 to 4 years; young regeneration (YR) - 8 to 12 years; old regeneration (OR) - 18 to 22 years) and years of past land-use (PA - 23.25 average years of past land-use, YR - 18.25, OR - 7). We compared the conditions of these sites to 4 reference sites with conserved forests (REF, >100 years), where there was no recorded pasture use in the past. Short-term responses of forests and streams to passive regeneration indicated high ecosystem resilience after low to intermediate past land-use intensity, reflected in the improvement of stream ecosystems. Such high resilience is possibly attributable to low- to intermediate-intensity pasture-related disturbances, remaining forest matrix, and residual structures (e.g. roots, sprouts, and in-stream wood) observed in the area. Our results suggest a recovery by 12 to 20 years for riparian forests of this region. However, areas degraded by intensive land-use apparently showed delayed recovery. We conclude that seizing resilience windows (defined here as the period when ecosystems retain high potential resilience) is essential to foster passive recovery of riparian forests and streams more cost-effectively in the tropics.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».