Planning and prioritization strategies for phased highway mitigation using wildlife‐vehicle collision data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mitigation measures to reduce wildlife‐vehicle collisions (WVCs) on highways are becoming an established practice in many jurisdictions. Most highway mitigation projects occur while roads are being upgraded, enlarged or repaired. Many smaller highways may not be subject to these types of upgrades in the near future but are nonetheless problematic for causing WVCs. Thus, it is important to find cost effective ways to locate and prioritize stretches of highway for mitigation. We present several criteria that can be used to assist in prioritizing the location of wildlife‐proof fencing along a 94‐km stretch of road in one of Canada's National Parks. We considered temporal consistency of WVC occurrences, conservation value (i.e. reduction in WVC rates), economic benefits (i.e. cost of mitigation vs benefits in WVC reduction), and a combined approach to prioritize management actions. We compared the efficacy of four different lengths of fencing (i.e. phase lengths) at meeting these criteria: 2 km, 5 km, 10 km and 25 km. We used 1,244 WVC records from a long‐tem monitoring program (1981‐2005) as data to assess mitigation effectiveness. We found that longer fences best address conservation concerns, but all fencing sections, irrespective of length, rarely captured > 50% of WVC locations by species. We found that shorter fences were more economically efficient, but also more variable in performance, than longer fences. Lastly, we found that longer fence lengths tend to produce the best results for the combined metric criteria. Clearly defined management goals will determine the extent to which a phased approach to highway mitigation is viable.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».