Data from: Small montane cloud forest fragments are important for conserving tree diversity in the Ecuadorian Andes
Notice bibliographique
Résumé
AbstractMontane tropical cloud forests, with their complex topography, biodiversity, high numbers of endemic species, and rapid rates of clearing are a top global conservation priority. However, species distributions at local and landscape scales in cloud forests are still poorly understood, in part because few regions have been surveyed. Empirical work has focused on species distributions along elevation gradients, but spatial variation among forests at the same elevation is less commonly investigated. In this study, the first to compare tree communities across multiple Andean cloud forests at similar elevations, we surveyed trees in five ridge-top forest reserves at the upper end of the ‘mid-elevation diversity bulge’ (1900-2250 masl) in the Intag Valley, a heavily deforested region in the Ecuadorian Andes. We found that tree communities were distinct in reserves located as close as 10 to 35 km apart, and that spatially closer forests were not more similar to one another. Although larger (1500 to 6880 ha), more intact forests contained significantly more tree species (108-120 species/0.1ha) than smaller (30 to 780ha) ones (56-87 species/0.1ha), each reserve had unique combinations of more common species, and contained high proportions of species not found in the others. Results thus suggest that protecting multiple cloud forest patches within this narrow elevational band is essential to conserve landscape-level tree diversity, and that even small forest reserves contribute significantly to biodiversity conservation. These findings can be applied to create management plans to conserve and restore cloud forests in the Andes and tropical montane cloud forests elsewhere.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».