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Enregistrement W4392714156 · doi:10.1093/aob/mcae035

Fire facilitates ground layer plant diversity in a Miombo ecosystem

2024· article· en· W4392714156 sur OpenAlexfundno aff
Jakub D. Wieczorkowski, Caroline E. R. Lehmann, Sally Archibald, Sarah Banda, D. J. Goyder, Mokwani Kaluwe, Kondwani Kapinga, Isabel Larridon, Aluoneswi C. Mashau, Elina Phiri, Stephen Syampungani

Notice bibliographique

RevueAnnals of Botany · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Science and Technology CouncilUniversity of Cape TownNational Research FoundationSight Research UKRoyal SocietyNatural Environment Research CouncilInternational Development Research Centre
Mots-clésBiologyPlant diversityEcosystemDiversity (politics)AgroforestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Little is known about the response of ground layer plant communities to fire in Miombo ecosystems, which is a global blind spot of ecological understanding. We aimed: (1) to assess the impact of three experimentally imposed fire treatments on ground layer species composition and compare it with patterns observed for trees; and (2) to analyse the effect of fire treatments on species richness to assess how responses differ among plant functional groups. METHODS: At a 60-year-long fire experiment in Zambia, we quantified the richness and diversity of ground layer plants in terms of taxa and functional groups across three experimental fire treatments of late dry-season fire, early dry-season fire and fire exclusion. Data were collected in five repeat surveys from the onset of the wet season to the early dry season. KEY RESULTS: Of the 140 ground layer species recorded across the three treatments, fire-maintained treatments contributed most of the richness and diversity, with the least number of unique species found in the no-fire treatment. The early-fire treatment was more similar in composition to the no-fire treatment than to the late-fire treatment. C4 grass and geoxyle richness were highest in the late-fire treatment, and there were no shared sedge species between the late-fire and other treatments. At a plot level, the average richness in the late-fire treatment was twice that of the fire exclusion treatment. CONCLUSIONS: Heterogeneity in fire seasonality and intensity supports diversity of a unique flora by providing a diversity of local environments. African ecosystems face rapid expansion of land- and fire-management schemes for carbon offsetting and sequestration. We demonstrate that analyses of the impacts of such schemes predicated on the tree flora alone are highly likely to underestimate impacts on biodiversity. A research priority must be a new understanding of the Miombo ground layer flora integrated into policy and land management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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