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Enregistrement W4231224758 · doi:10.21203/rs.3.rs-414446/v1

A 40-year Evaluation of Drivers of African Rainforest Change

2021· preprint· en· W4231224758 sur OpenAlexaff
Colin A. Chapman, Carmen Galán‐Acedo, Jan F. Gogarten, Rong Hou, Michael J. Lawes, Patrick A. Omeja, Dipto Sarkar, Anna Sugiyama, Urs Kalbitzer

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainforestGeographyForestryEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Tropical forests are repositories of much of the world’s biodiversity and are critical for mitigation of climate change. Yet, the drivers of forest dynamics are poorly understood. This is in large part due to the lack of longitudinal data on forest change and changes in drivers.Methodology: We quantify changes in tree abundance, diversity, and stand structure along transects first enumerated in 1978 and resampled 2019 in Kibale National Park, Uganda. We tested five predictions. First, based on the purported role of seed dispersal and herbivory and our quantification of changes in the abundance of frugivores and herbivores, we tested two predictions of how faunal change could have influenced forest composition. Second, based on an evaluation of life history strategies, we tested two predictions concerning how the forest could have changed following disturbance that happened prior to written history. Finally, based on a 50-year climate record, we test the possible influence of climate change on forest dynamics. Results: More trees were present on the assessed transects in 2019 (508) than in 1978 (436), species richness remained similar, but diversity declined as the number of dominant species increased. Rainfall increased by only 3 mm over the 50 years but this effect was not significant. Annual average monthly maximum temperature increased significantly by 2.2°C over 50 years. The abundance of frugivorous and folivorous primates and elephants increased over the 50 years of monitoring. The predictions that as the abundance of seed dispersing frugivores increases the abundance of their preferred fruiting tree species would increases and that as the abundance of folivorous would cause a decline in their preferred species were both not supported. Since Kibale was disturbed prior to historical records, we predicted that light-demanding species would decrease in abundance, while shade-tolerant species would increase - this was supported. Finally, while temperature increased over the 50 years, we found no means to predict a priori how individual species would respond.Conclusions: Our study revealed subtle changes in the tree community over 40 years, sizable increases in primate numbers, a substantial increase in the elephant population and an increase in local temperature. Yet, a clear picture of what set of interactions impact the change in the tree community remains elusive. Our data on tree life-history strategies and frugivore/herbivore foraging preferences suggest that trees species are under opposing pressures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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