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Enregistrement W4415556613 · doi:10.1016/j.envc.2025.101359

What drives the regeneration dynamics in Central Himalayan Mountain Forests of Nepal?

2025· article· en· W4415556613 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Challenges · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGeorg-August-Universität Göttingen
Mots-clésSeedlingCanopyElevation (ballistics)Species richnessSoil fertilityMultivariate statisticsUnderstoryRegeneration (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although forest regeneration has been studied in Nepal’s mountain regions, most research has emphasized single factors such as elevation or canopy cover, with few studies evaluating multiple drivers together. Stage-wise transitions and associated shifts in composition and diversity also remain understudied, particularly in protected areas under passive management. Regeneration dynamics in the Sikles region of the Annapurna Conservation Area were modelled using linear, quadratic, and generalized additive models (GAMs). Principal component analysis (PCA) simplified five soil variables into two composite gradients. Single predictor GAMs examined independent effects of topography, stand structure, and soils, while multivariate GAMs tested their combined influence. Results showed a clear shift in composition and reduced richness from seedlings to saplings, indicating demographic constraints, though evidence for bottlenecks was mixed. Cold-adapted taxa such as Rhododendron spp. dominated saplings at higher elevations. Seedling density was highest at 1500–2000 m (mean = 10,250 ha⁻¹), while sapling density peaked at 3500–4000 m (median = 6,000 ha⁻¹). Diversity indices followed unimodal trends with elevation, with the strongest single predictor GAM fit for seedling richness (adj. R² = 0.41; p < 0.001). Single-predictor GAMs highlighted stage-specific drivers: seedling density was strongly elevation dependent, while sapling density declined with canopy cover and tree density, and soil fertility (PC2) promoted seedling establishment at lower elevations. Multivariate GAMs revealed stronger combined effects, with seedling density shaped jointly by elevation and soil fertility (adj. R² = 0.62) and sapling density constrained by canopy structure and soil fertility (adj. R² = 0.58). These findings show that while single-predictor models identify individual signals, multivariate approaches capture interacting drivers. Conservation strategies should therefore integrate soil management at lower elevations, canopy moderation at mid- to high elevations, and stage-specific monitoring to sustain regeneration under climate change.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,187 · 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