Mexican agricultural frontier communities differ in forest dynamics with consequences for conservation and restoration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest regrowth is key to achieve restoration commitments, but a general lack of understanding when it occurs and how long secondary forests persist hampers effective upscaling. We quantified spatiotemporal forest dynamics in a recently colonized agricultural frontier in southern Mexico, and tested how temporal variation in climate, and cross‐community variation in land ownership, land quality and accessibility affect forest disturbance, regrowth and secondary forest persistence. We consistently found more forest loss than regrowth, resulting in a net decrease of 45% forest cover (1991–2016) in the study region. Secondary forest cover remained relatively constant while secondary forest persistence increased, suggesting that farmers are moving away from shifting cultivation. Temporal variation in disturbance was explained by annual variation in climatic variables and key policy and market interventions. We found large differences in forest characteristics across communities, and these were explained by differences in land ownership and soil quality. Forests were better conserved on communal land, while secondary forest was more persistent when farms were larger and soil quality is better. At the pixel‐level both old forest and secondary forests were better represented on low‐quality lands indicating agricultural concentration on productive land. Both old forest and secondary forest were less common close to the main road, where secondary forests were also less persistent. We demonstrate the suitability of timeseries analyses to quantify forest disturbance and regrowth and we analyse drivers across time and space. Communities differ in forest dynamics, indicating different possibilities, needs and interests. We warrant that stimulating private land ownership may cause remaining forest patches to be lost and that conservation initiatives should benefit the whole community. Forest regrowth competes with agricultural production and ensuring farmers have access to restoration benefits is key to 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».