Relationships between species richness and ecosystem services in Amazonian forests strongly influenced by biogeographical strata and forest types
Notice bibliographique
Résumé
Despite increasing attention for relationships between species richness and ecosystem services, for tropical forests such relationships are still under discussion. Contradicting relationships have been reported concerning carbon stock, while little is known about relationships concerning timber stock and the abundance of non-timber forest product producing plant species (NTFP abundance). Using 151 1-ha plots, we related tree and arborescent palm species richness to carbon stock, timber stock and NTFP abundance across the Guiana Shield, and using 283 1-ha plots, to carbon stock across all of Amazonia. We analysed how environmental heterogeneity influenced these relationships, assessing differences across and within multiple forest types, biogeographic regions and subregions. Species richness showed significant relationships with all three ecosystem services, but relationships differed between forest types and among biogeographical strata. We found that species richness was positively associated to carbon stock in all biogeographical strata. This association became obscured by variation across biogeographical regions at the scale of Amazonia, resembling a Simpson's paradox. By contrast, species richness was weakly or not significantly related to timber stock and NTFP abundance, suggesting that species richness is not a good predictor for these ecosystem services. Our findings illustrate the importance of environmental stratification in analysing biodiversity-ecosystem services relationships.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».