Tree-Related Microhabitats Are Promising Yet Underused Tools for Biodiversity and Nature Conservation: A Systematic Review for International Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable management of forest ecosystems requires the use of reliable and easy to implement biodiversity and naturalness indicators. Tree-related microhabitats (TreMs) can fulfill these roles as they harbor specialized species that directly or indirectly depend on them, and are generally more abundant and diverse in natural forests or forests unmanaged for several decades. The TreM concept is however still recent, implying the existence of many knowledge gaps that can challenge its robustness and applicability. To evaluate the current state of knowledge on TreMs, we conducted a systematic review followed by a bibliometric analysis of the literature identified. A total of 101 articles constituted the final corpus. Most of the articles (60.3%) were published in 2017 or after. TreM research presented a marked lack of geographical representativity, as the vast majority (68.3%) of the articles studied French, German or Italian forests. The main themes addressed by the literature were the value of TreMs as biodiversity indicators, the impact of forest management on TreMs and the factors at the tree- and stand-scales favoring TreMs occurrence. Old-growth and unmanaged forests played a key role as a “natural” forest reference for these previous themes, as TreMs were often much more abundant and diverse compared to managed forests. Arthropods were the main phylum studied for the theme of TreMs as biodiversity indicators. Other more diverse themes were identified, such as restoration, remote sensing, climate change and economy and there was a lack of research related to the social sciences. Overall, current research on TreMs has focused on assessing its robustness as an indicator of biodiversity and naturalness at the stand scale. The important geographical gap identified underscores the importance of expanding the use of the TreMs in other forest ecosystems of the world. The notable efforts made in recent years to standardize TreM studies are an important step in this direction. The novelty of the TreM concept can partially explain the thematic knowledge gaps. Our results nevertheless stress the high potential of TreMs for multidisciplinary research, and we discuss the benefits of expanding the use of TreMs on a larger spatial scale.
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».