Post-Tsunami Vegetation Structure and Diversity of Coastal Forests on Sebesi Island, Lampung, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Sebesi Island is 19.1 km from the Anak Krakatau Volcano, which caused a tsunami in 2018, and is situated in Lampung Bay of the Sunda Strait.Coastal forests are essential for protecting the island from the impacts of erosion and tsunamis.This study analyzed the structure and diversity of coastal forest vegetation on Sebesi Island following the 2018 tsunami, using density analysis, the Important Value Index (IVI), dominance levels, and assessments of vertical and horizontal stand structures.Twelve plant species were recorded.Hibiscus tiliaceus predominated in the tree phase (33.33%),Rhizophora sp.achieved 100% density and an IVI of 300 in the pole phase, and Cyperus rotundus exhibited the highest seedling density (66.67%).Three vertical strata of vegetation were found, with stratum C (4-20 m high) exhibiting the greatest species variety.These results demonstrate the dominance of native species, particularly mangroves, and their structural complexity in the regeneration process.The study promotes the use of native vegetation in coastal ecosystem management and provides crucial baseline data for post-tsunami restoration.Future conservation and catastrophe mitigation measures should focus on mangroves in particular because of their high ecological resilience and role as natural buffers.
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 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 ».