Human and Environmental Factors Shape Tree Species Assemblages in West African Tropical Forests
Notice bibliographique
Résumé
Human activities exert pronounced influence on forest ecosystems, impacting biodiversity and functions across multiple scales. However, the consequences of low-intensity human activities on tropical forest ecosystems are difficult to assess and remain poorly explored. The influence of human activities and other site-specific variables on forest tree assemblages in central-west Africa was investigated. The greatest impact of human activity was expected to be seen on edible tree species. Tree species in the forest were divided into edible (consumed by humans) and inedible species to assess the differential impacts of human resource use on species. Tree data from 66 plots in Nigeria and Cameroon (collected between 2002 and 2019) were analysed using Generalized Dissimilarity Models (GDMs) to assess pairwise beta-diversity between plots. Human activity significantly affected beta-diversity within the Nigeria-Cameroon forest region. Total beta-diversity was shaped by geographical distance between plots, plot elevation, stem density, proximity to human presence, and forest species composition. The forest species composition (monodominant or mixed forest) appeared to influence dissimilarity in beta-diversity for edible tree species only, likely linked to cultural practices in the region. Influence of elevation was significant for inedible species only, due to access restriction. These findings underscore the role of human influence in shaping tree species assemblages in African tropical forests and stress the necessity for further research in this area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».