Utility of Expert‐Based Knowledge for Predicting Wildlife‐Vehicle Collisions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wildlife‐vehicle collisions have important ecological, economic, and social effects. In North America and across northern Europe, moose ( Alces alces ) are one of the largest ungulates hit by motor vehicles. The force and increasing frequency of these collisions has resulted in a commitment by wildlife and transportation agencies to limit or reduce causal factors. In an effort to improve these mitigation strategies, we used the most readily available source of knowledge of collision factors, expert opinion, to develop a series of models that explained and predicted location of moose‐vehicle collisions (MVC). We developed expert‐based models using the Analytical Hierarchy Process (AHP) and we used a structured survey approach where experts could assess criteria relevancy, weight criteria, and review weights for consistency. We hypothesized that collisions were the product of habitat‐ or driver‐related factors and we formulated the survey accordingly. We used the receiver operating characteristic to validate the resulting models and the Kappa index of agreement to quantify differences among spatial predictions originating from the experts. Local and nonlocal experts weighted the moose habitat classification as the most important criterion for identifying MVC. Among driver‐related criteria, speed limit was weighted as the most important factor. Overall, habitat‐based models were more proficient than driver‐based models in predicting MVC within Mount Revelstoke and Glacier National Parks, Canada. Both local and nonlocal expert models were excellent predictors of MVC, with local experts slightly outperforming nonlocal experts. Considering that habitat‐related criteria were more powerful for predicting MVC, and that habitat can vary considerably across study areas, we suggest that local experts be used when possible. The AHP is a valuable tool for wildlife, highway, and park managers to better understand why and where wildlife‐vehicle collisions occur. Adopting this process, our data suggested that MVC were most strongly correlated with highway attractants associated with habitat. Vegetation management or alternative routing could minimize spatial juxtaposition of moose and motor vehicles.
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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».