Forest management affects the functional traits of birds and mammals differently
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest management is an important component of global change as more than half of the world's forests are managed for human use. Although the effect of forest management on taxonomic diversity is well‐studied, we do not fully understand its impact on functional diversity. Understanding this is important to better predict how ecosystem processes will respond to global change scenarios and to implement efficient conservation actions. We conducted two large‐scale (~81 800 km 2 ) research projects over 4 years in temperate forests of the northeastern USA to investigate how the functional structure of bird and mammal communities are affected by forest disturbance. We surveyed 85 bird species distributed in 115 sites using point counts, and 14 mammal species across 197 sites using camera traps. For each species, we selected functional traits that summarize key features of their biology, and for each site, we collected data on the level of forest disturbance based on forest loss events. We found that functional richness increased with forest disturbance for mammals but not for birds. Our results also showed that niche breadth (diet), morphological (body mass and wing length), and physiological (litter size) factors were the main determinants of the functional structure of both groups. These findings emphasize the complexity of making predictions about responses to forest management given the heavy dependence on the context and taxa studied. Overall we observed a limited response of functional diversity to forest management, which might indicate that the environmental changes generated by forest management in this region are less extreme than deforestation or conversion of natural forest to plantations of exotic species. Nonetheless, our results underscore the importance of investigating the effects of forestry on individual traits to develop strategies for managing for ecosystem functions.
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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) | 0,000 | 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 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 ».