Management of Roadside Salt Pools to Reduce Moose‐Vehicle Collisions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wildlife‐vehicle collisions cause numerous human fatalities and injuries, and generate considerable expenses in property damage each year. Certain characteristics of the road and its surroundings are known to have an impact on collision probability. Roadside salt pools increase the risk of collision by attracting moose ( Alces alces ) to the side of the road. In the Laurentides Wildlife Reserve of Québec, Canada, roadside salt pools were drained and filled with rocks to deter moose from drinking. We surveyed 12 roadside salt pools during 3 consecutive summers (2003–2005) from mid‐May to mid‐August. Seven salt pools were managed in autumn 2004, and 5 pools were left untreated. We equipped all 12 sites with electronic apparatus that allowed us to detect moose attendance and study their behavior. We also measured physical, chemical, and environmental characteristics of these pools and other unvisited pools in order to correlate moose attendance with specific habitat criteria. We found that moose mostly attended roadside salt pools from mid‐June to mid‐July, with a decrease in August. Moose attendance was significantly correlated with visual obstruction toward the road and water availability. Management of the pools caused a decrease in mean length of time moose spent at them. Number of visits decreased significantly at night (by 90%), which was when most visits occurred, but not during the day. The proposed management practice prevented all visiting moose from drinking brackish water. These results suggest that moose should eventually lose interest in treated salt pools, therefore decreasing the risk of moose‐vehicle collisions on the road.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».