A single large restored patch has lower tree diversity than several smaller ones
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1. Restoration initiatives often target restoring the largest possible amount of habitat to provide the greatest benefits for biodiversity. However, the optimal configuration (e.g., the size and number of restored patches) of habitat, given a fixed total area, remains an unresolved question. 2. Here, we ask whether restoring a single large habitat patch or a mixture of smaller patches of the same total area supports higher plant diversity. To address this question, we measured taxonomic, phylogenetic, and functional diversity of all naturally recruiting woody species in 52 restored vegetation patches in Jambi Province, Sumatra, Indonesia. Thirteen restored patches of each of four sizes (25, 100, 400, and 1,600 m²) were established within conventional oil palm plantations six years before vegetation sampling. From these 52 patches, we generated 750 random comparisons between a single large patch vs. several small patches, ensuring equal total area (100, 400, or 1,600 m²). We evaluated taxonomic, phylogenetic, and functional diversity separately for all species, for native species, and for native forest species, using three diversity measures: species richness, the exponential of Shannon entropy, and the inverse of Simpson concentration. 3. Our findings indicate that restoring several smaller patches results in greater taxonomic, phylogenetic, and functional diversity of recruiting woody species than restoring a single large patch of the same total area. This result holds across the three total habitat areas (100, 400, and 1,600 m²), all species groupings, and all diversity metrics. As expected, species diversity also increased with total area in all cases. 4. Our findings challenge restoration strategies that focus exclusively on enlarging patches. Instead, biodiversity will be enhanced by increasing the total restored area across many patches of different sizes, including very small ones (e.g., 25 m²).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».