Amazonian secondary forests are greatly reducing fragmentation and edge exposure in old-growth forests
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Restoration of tropical landscapes through the expansion of secondary forests is crucial for climate change mitigation and offers co-benefits for biodiversity. However, the strength of these benefits is influenced by the position of these secondary forests within the landscape. Recovery of both carbon stocks and biodiversity in secondary forests are enhanced by proximity to old-growth forests, and old-growth forests may benefit from secondary forests in return through buffering of edge effects and reduced fragmentation. However, to date there has been no biome-wide assessment of secondary forest location relative to old-growth forests. We mapped Amazonian secondary forests and explored their proximity to old-growth forests of different conditions. We then calculated the extent to which secondary forests buffer old-growth edge forest (<120 m from an edge) and the influence of secondary forests on fragmentation. In 2020, 41.2% of Amazonian secondary forest was directly adjacent to old-growth forest and 94.1% was within a fragment connected to old growth. However, adjacency and connectedness fell to 20.1% and 57.4% respectively when only considering extensive structurally intact old-growth forest. Secondary forests buffered 41.1% of old-growth edge forest and, when acting as corridors, reduced the total number of old-growth fragments by 2 million. Our results reveal the importance of understanding spatial context when examining the potential benefits of increasing secondary forest cover. Improved understanding of the benefits of locating secondary forests next to old-growth forests could support the development of more effective climate change mitigation and restoration strategies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».