30 years brings changes to the arthropod community of Kibale National Park, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract World‐wide declines in arthropod abundance and diversity are a major concern, particularly given their importance in ecosystem functioning. Yet, data documenting long‐term trends are rare from the tropics, particularly the Afrotropics. Here we evaluate changes in the arthropod communities in Kibale National Park, Uganda across almost four decades. Systematic sweep‐net sampling was conducted in two forested sections of the park that had been logged and in one old‐growth forest area over 12 consecutive months in 1983/1984 and 2020/2021. This data was augmented with intermittent samples taken in 1986 and 1995. Arthropod abundance declined in all areas, but only significantly so in the moderately logged forestry compartment (41%). Permutational multivariate analysis of variance indicated that community compositions of arthropods differed between the censuses. Understanding the drivers of changes in the arthropod communities is difficult as the system is complex and dynamic. We document an increase in temperature, but no change in rainfall, increases in 11 mammal species, including a marked increase in elephant numbers, and changes in forest structure. We also report on changes in the landscape outside of the park, which includes the human population increasing by a factor of four and agricultural intensification that now includes the use of pesticides. We document that many components of the ecosystem we studied changed simultaneously, which signals that for effective conservation planning, more long‐term multi‐disciplinary efforts are needed.
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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) | 0,016 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».