A review of large animal vehicle accidents with special focus on Arabian camels
Notice bibliographique
Résumé
Traffic accidents resulting from the collision of motor vehicles with wildlife occur worldwide. In the United States, Canada, Europe, the Middle East and Australia these collisions usually involve deer, moose, camels and kangaroos. Because these are large animals, the collisions are frequently associated with high morbidity and mortality rates. Camel-vehicle collisions in the Middle East—especially Saudi Arabia—have risen to such disturbing proportions that definitive action is necessary for mitigating the trend. Arabian camels, weighing up to 726 kg, form a crucial part of the socio-cultural experience in Saudi Arabia, where about half a million of them are found. Saudi Arabia presents a case of habitat fragmentation, especially in rural communities, where good road systems coexist with domesticated camels. This environment has made camel-vehicle collisions inevitable, and in 2004 alone two hundred such cases were reported. Injuries are directly related to the size of the camel, the speed of the vehicle, passengers' use or avoidance of seat belts, and the protective reflex movements taken to avoid collision. Cervical and dorsal spinal injuries, especially fractured discs, head and chest injuries, are the most commonly reported injuries, and the fatality rate is four times higher than for other causes of traffic accidents. Various mitigation measures are considered in the present work, including measures to improve driver's visibility; the construction of highway fencing; under- and over-passes allowing free movement of camels; the use of reflective warning signs, and awareness programs.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».