Higher bat and bird γ-diversity in structurally complex forests is driven by distinct α- and β-diversity responses
Notice bibliographique
Résumé
Summary Effective conservation management and habitat restoration rely on understanding how biodiversity responds to environmental change. Centuries of silviculture have homogenized forests and their species communities globally, reducing biodiversity. To test whether restoring forest structural complexity can promote biodiversity, we conducted a large-scale, spatially explicit landscape experiment. At 11 sites across Germany, we compared bat and bird diversity in forests with experimentally enhanced heterogeneity by increasing deadwood and canopy complexity to homogeneous production forests. Both taxa were investigated by autonomous acoustic recorders and automatic species identification. We quantified within-patch (α-), between-patch (β-), and landscape-level (γ-) diversity, emphasizing infrequent to highly frequent species for taxonomic, functional, and phylogenetic diversity. The pairwise comparisons of the sites were synthesized using a newly developed meta-analysis of rarefaction-extrapolation curves. γ-diversity increased significantly in structurally heterogeneous forests for both taxa, albeit through distinct taxon-specific mechanisms. Bat γ-diversity gains were primarily driven by higher β-diversity, indicating greater dissimilarity in species assemblages among patches, while bird γ-diversity increased via higher α-diversity within patches. Bat diversity increases were mainly taxonomic, suggesting functional similarity in the communities, whereas birds showed the highest gains in functional diversity, indicating that experimental treatments resulted in greater trait dissimilarity. Our results provide experimental evidence under real-world conditions that γ-diversity can be shaped by different diversity mechanisms. These patterns likely originate from differences in activity ranges, such as the large-scale movements of foraging bats in contrast to the more spatially restricted, territorial behavior of birds. This highlights the need for taxon-specific restoration strategies in homogenized landscapes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».