Effects of Road Fencing on Population Persistence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Roads affect animal populations in three adverse ways. They act as barriers to movement, enhance mortality due to collisions with vehicles, and reduce the amount and quality of habitat. Putting fences along roads removes the problem of road mortality but increases the barrier effect. We studied this trade‐off through a stochastic, spatially explicit, individual‐based model of population dynamics. We investigated the conditions under which fences reduce the impact of roads on population persistence. Our results showed that a fence may or may not reduce the effect of the road on population persistence, depending on the degree of road avoidance by the animal and the probability that an animal that enters the road is killed by a vehicle. Our model predicted a lower value of traffic mortality below which a fence was always harmful and an upper value of traffic mortality above which a fence was always beneficial. Between these two values the suitability of fences depended on the degree of road avoidance. Fences were more likely to be beneficial the lower the degree of road avoidance and the higher the probability of an animal being killed on the road. We recommend the use of fences when traffic is so high that animals almost never succeed in their attempts to cross the road or the population of the species of concern is declining and high traffic mortality is known to contribute to the decline. We discourage the use of fences when population size is stable or increasing or if the animals need access to resources on both sides of the road, unless fences are used in combination with wildlife crossing structures. In many cases, the use of fences may be beneficial as an interim measure until more permanent measures are implemented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».