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Enregistrement W1529017163

Wildlife Crossings in North America: The State of the Science and Practice

2005· article· en· W1529017163 sur OpenAlexaboutno aff
P. C. Cramer, John A. Bissonette

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUtah State UniversityU.S. Geological SurveyMontana State UniversityYale University
Mots-clésWildlifeGeographyEndangered speciesEnvironmental planningNorth American Model of Wildlife ConservationWildlife conservationCitizen scienceEnvironmental resource managementHabitatRecreationEnvironmental protectionEcologyEnvironmental science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we present results from a telephone survey as part of a National Cooperative Highway Research Program (NCHRP) project, Evaluation of the Use and Effectiveness of Wildlife Crossings (NCHRP 25-27). Specifically, we present a summary of North American efforts to mitigate road effects for wildlife. We stress the need to provide multiple wildlife passages along transportation corridors to begin to accommodate the movement of the full complement of species in an area. We surveyed over 250 transportation professionals in the United States and Canada by telephone to learn more about efforts to make roads more permeable for wildlife. We asked questions about both the practice and science associated with road ecology. Participants employed by agencies, private organizations, and academic institutions answered questions concerning wildlife crossings, planning for wildlife and ecosystems, animal-vehicle collision information, and past, current, and future research activities related to roads and wildlife. As of September 2005, we found that there were at least 460 terrestrial and 300 aquatic crossings in North America. Trends in practice over time since wildlife passages began to be installed in the 1970s appear to show an increased number of target species in mitigation projects, increased numbers of endangered species used as target species for mitigation, increasing involvement of municipal and state agencies, an increase in the number of passages and accompanying structures constructed, and a continent-wide trend of neglect of maintenance of these passages. The trends in the science revealed a tendency for a broadening of the scope of research in terms of the number of species considered, an increase in the length of time monitoring projects were conducted, and an increase in the number of participants in scientific monitoring of mitigation projects and in general road ecology research. There are several projects in North America where multiple crossings have been or will be installed to accommodate a large suite of species and their movement needs. These include Alberta’s Trans Canada Highway mitigation efforts, Montana’s U.S. Highway 93 mitigation projects, Arizona’s projects along U.S. 93 and on State Route 260, Florida’s I-75 Alligator Alley project, and Vermont’s future Route 78 and US 7-SR 9 projects. These projects may be models for how road construction activities can increase the permeability of the roaded landscape. We also present recommendations to assist in the research, design, placement, monitoring, and maintenance of crossings. We summarize the state of the practice and science of road ecology with respect to wildlife with suggestions to increase permeability of transportation corridors, and to increase communication and cooperation among those who would be involved in the mitigation of roads and other travel corridors

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,008
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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