Effects of roads on wildlife in an intensively modified landscape
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the ecological impacts arising from road networks and the potential ameliorating effects of roadside habitat in a highly modified landscape. A U.K. focus has been adopted to illustrate the effects of roads in a landscape with a long history of land use and intensive land management where the impacts and the potential for improvement are considerable. The impacts of roads in the ecological landscape include habitat loss, fragmentation, and degradation. These interrupt and modify natural processes altering community structures and in the longer term, population dynamics. The large number of fauna fatalities each year from road traffic accidents is also of concern. Road verges can however also provide habitat opportunities and restore connectivity in an otherwise fragmented landscape offering potential to offset some of the adverse impacts of the existing road network. This review demonstrates that roads can present both ecological costs and ecological benefits although currently there is insufficient evidence to confirm some of the key theories which relate to the impact of the barrier effects (at population level) or the value of road verges as ecological corridors. In the absence of complete information the full extent of the problems and opportunities cannot be gauged and every effort should be made therefore to enhance the habitat adjacent to existing roads and to constrain further fragmentation caused by the development of the existing road network. Where further construction is unavoidable conditions should be enforced to prevent roads from reducing further the remaining habitats of conservation value and the connectivity between such habitats.
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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».