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Enregistrement W4407562156 · doi:10.1111/jbi.15102

Vegetation Structural Complexity Across Elevational Gradients: Insights From the Tropical Andes

2025· article· en· W4407562156 sur OpenAlexafffund
Luis F. Camacho, Naomi B. Schwartz, Leticia Avilés

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPontificia Universidad Católica del EcuadorSecretaría de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e InnovaciónFundación de Conservación Jocotoco
Mots-clésVegetation (pathology)EcologyGeographyStructural complexityPhysical geographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Aim Assessing how vegetation volume, fill, and complexity covary along elevation gradients is crucial for understanding the spatial distribution of animal diversity, a key question in biogeography and ecology. Across ecosystems, canopy height sets a limit to vegetation volume, which, combined with vegetation fill, should determine the amount of structures and resources available to animal populations; the structural complexity of the vegetation should, in turn, promote niche differentiation. To facilitate future animal diversity studies, we address how these structural variables covary with each other across an elevation gradient in a biodiversity hotspot where climate and ecosystem productivity are well characterised. Location 3800 m elevation gradient on the Eastern slopes of the tropical Andes. Time Period Present day. Major Taxa Studied Terrestrial plants. Methods We used land surveys and digital photographs to assess the structure and complexity of the vegetation along the 3800 m gradient, quantifying complexity using information theory metrics. Results Whereas canopy height decreased with elevation, the density of the vegetation inside the forest increased monotonically as elevation increased, causing the amount of vegetation structures to peak at mid‐elevations. The mid‐elevation peak was greatest when the vegetation growing over trees, mainly epiphytes, was considered. With few exceptions, measures of vegetation structural complexity in the forest interior, including the diversity of plant life forms, vertical stratification, and patterns in digital photographs at the stand and microhabitat levels, peaked at intermediate elevations coinciding with ecosystem productivity patterns. Main Conclusions We show that the amount of vegetation substrate and its structural complexity peak at intermediate elevations in this region of the Andes, coinciding with peaks in ecosystem productivity and cloud forest conditions. Given the monotonic decrease in temperature with elevation, our data provide an opportunity to assess the relative importance of vegetation structure and climate in shaping biodiversity along mountain slopes and other ecosystems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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