Context-dependent effects of woody layer complexity on arthropod biomass and abundance in deciduous forests
Notice bibliographique
Résumé
Forest structural complexity influences arthropod communities by shaping habitat availability, microclimatic conditions, and resource distribution. However, the extent to which structural complexity and specific structural components drive arthropod abundance and biomass remains poorly understood in temperate forests. This study examined how local and landscape-scale forest characteristics influence arthropod communities across vertical strata (forest floor (FF), herb layer, and shrub layer (SL)) in 19 temperate deciduous forests in Belgium, dominated by pedunculate oak, European beech, or Canadian poplar. At the local scale, we assessed dominant tree species identity, overall forest structural complexity, and its components (vertical and horizontal structure, woody layer, herbal layer, and deadwood). At the landscape scale, we evaluated forest area, edge length, forest cover, and vegetation greenness (normalized difference vegetation index (NDVI)). Contrary to expectation, arthropod biomass and abundance did not consistently increase with higher structural complexity. Instead, woody layer complexity, dominant tree species, and NDVI emerged as key drivers, with effects varying by context and stratum. Arthropod abundance and biomass were the highest in oak- and poplar-dominated forests and the lowest in beech forests, likely due to differences in litter quality, microhabitat availability, and understory development. Woody layer complexity positively influenced forest floor arthropods in poplar forests but had a negative effect in oak forests. At the landscape scale, NDVI unexpectedly showed negative relationships with arthropod abundance across strata and with arthropod biomass in the herb layer, likely reflecting dense canopy suppression of understory productivity. Arthropod biomass on the forest floor increased with forest cover, while abundance in the shrub layer decreased with forest cover but increased with forest area. These findings highlight the complex interplay between forest structural attributes, dominant tree species, and landscape factors in shaping arthropod communities. By identifying the key drivers of arthropod abundance and biomass, this study contributes to a better understanding of biodiversity patterns in temperate forests and their ecological dynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».