Animal-Vehicle Collision Data Collection Throughout the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Animal-vehicle collisions affect human safety, property and wildlife, and the number of animal-vehicle collisions has substantially increased across much of North America over the last decades. Systematically collected animal-vehicle collision data help estimate the magnitude of the problem and help record potential changes in animal-vehicle collisions over time. Such data also allow for the identification and prioritization of locations that may require mitigation. Furthermore, systematically collected animal-vehicle collision data allow for the evaluation of the effectiveness of mitigation measures in reducing the number of animal-vehicle collisions. In the United States and Canada, animal-vehicle collision data are typically collected and managed by transportation agencies, law enforcement agencies and/or natural resource management agencies. These activities result in two types of data: data from accident reports (AR data) and data based on animal carcass counts (AC data). Here we report on a survey that examined the extent to which AR and AC data are collected across the United States and Canada. While a substantial percentage of the DOTs and DNRs collect and manage AR and/or AC data, many of them do not. Furthermore, DOTs and DNRs that do collect or manage AR or AC data typically do this for different or only partly overlapping reasons. In addition, DOTs and DNRs use different reporting thresholds, have varying search and reporting effort, and only have partial overlap in the parameters recorded. These differences also occur between DOTs and between DNRs, and oftentimes one and the same organization collects inconsistent data as certain parameters may only be recorded âsometimesâ. These differences and inconsistencies affect the comparability and ultimately the usefulness of the data. Before an AR or AC program is initiated or improved, it is important to illustrate the needs and benefits of such data collection. We list the most important needs and benefits and provide considerations for the initiation or improvement of AR and AC data collection programs.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».