Enhancing structural heterogeneity in managed forest landscapes promotes gamma but not beta diversity in understorey plant communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although habitat heterogeneity is known to enhance local species diversity, the effects of management-driven structural heterogeneity on understorey plant communities across spatial scales remain poorly understood, despite their crucial role for forest biodiversity and ecosystem functioning. To analyse how forest understorey plant communities respond to an enhancement of structural heterogeneity in managed forests, we established 11 experimental sites consisting of two paired forest landscapes, an untreated homogenous control and a treatment district (ESBC). In treatment districts, structural heterogeneity was enhanced through different combinations of local patch-scale manipulations of light and deadwood features, leading to greater between-patch heterogeneity at the landscape scale. We performed a meta-analysis across these 11 sites using a Hill-Chao number and sample coverage standardisation framework. Gamma diversity increased across taxonomic, functional and phylogenetic facets in structurally heterogeneous forests (ESBC districts) via higher alpha diversity. This effect was positively associated with heterogeneity in light availability between forest patches, but not with their mean light availability. In contrast, we found no support that species turnover among patches (i.e., beta diversity) significantly contributes on average to the observed increase in gamma diversity. However, both the direction and magnitude of beta diversity responses varied substantially among landscapes. On average, structurally heterogeneous forests supported higher species richness for both open and closed forest habitat species. Synthesis and applications: Our findings highlight the benefits of enhancing structural heterogeneity for understorey plant diversity in managed forest landscapes. Specifically, management strategies that create a spatial mosaic of interventions, such as combining single-tree removal with group felling, can increase the variety of light niches among forest patches, thereby supporting the conservation of a wide range of understorey plant species, including forest specialists.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».