Road–Wildlife Mitigation Planning can be Improved by Identifying the Patterns and Processes Associated with Wildlife‐Vehicle Collisions
Notice bibliographique
Résumé
Collisions between vehicles and wildlife impact human safety and wildlife conservation. Transportation planners are increasingly involved in planning and implementing road-wildlife mitigation measures to lessen the risk of wildlife-vehicle collision (WVC) as well as provide connectivity opportunities for safe wildlife movement. An understanding of where, when and why WVC occur is essential to avoid high-risk areas and design effective mitigation measures. 1 Information about when, where and why WVC occur along roads can be used to inform where mitigation would be most effectively placed to reduce WVC. 2 Global Positioning Systems are essential for the rapid and accurate collection of large volumes of WVC data for use in mitigation planning. 3 There are numerous methods available to identify where and when WVC hotspots and hot moments are located along roads that can instruct mitigation planners. 4 When WVC data is not available, models can be used to predict WVC hotspots and hot moments; however, more rigorous study designs are required for application to mitigation planning. 5 There are several inexpensive and accessible tools that have been developed to measure when, where and why WVC occur. There are many tools available to assist transportation planners and decision-makers in determining the location of mitigation measures for wildlife. These tools use empirical data to calculate hotspots and hot moments of WVC along roads. When empirical data is not available, predictive models can be applied to roads that have similar road and landscape conditions as the modelled site.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».