Context‐dependent effects on spatial variation in deer‐vehicle collisions
Notice bibliographique
Résumé
Identifying factors that contribute to the risk of wildlife‐vehicle collisions (WVCs) has been a key focus of wildlife managers, transportation safety planners and road ecologists for over three decades. Despite these efforts, few generalities have emerged which can help predict the occurrence of WVCs, heightening the uncertainty under which conservation, wildlife and transportation management decisions are made. Undermining this general understanding is the use of study area boundaries that are incongruent with major biophysical gradients, inconsistent data collection protocols among study areas and species‐specific interactions with roads. We tested the extent to which factors predicting the occurrence of deer‐vehicle collisions (DVCs) were general among five study areas distributed over a 11,400‐km2 region in the Canadian Rocky Mountains. In spite of our system‐wide focus on the same genus (i.e., Odocoileus hemionus and O. virginianus), study area delineation along major biophysical gradients, and use of consistent data collection protocols, we found that large‐scale biophysical processes influence the effect of localized factors. At the local scale, factors predicting WVC occurrence varied greatly between individual study areas. Distance to water was an important predictor of WVCs in three of the five study areas, while other variables had modest importance in only two of the five study areas. Thus, lack of generality in factors predicting WVCs may have less to do with methodological or taxonomic differences among study areas than the large‐scale, biophysical context within which the data were collected. These results highlight the critical need to develop a conceptual framework in road ecology that can unify the disparate results emerging from field studies on WVC occurrence.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».