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Enregistrement W2285825528 · doi:10.1080/11956860.2017.1292100

Road characteristics best predict the probability of vehicle collisions with a non-native ungulate

2017· article· en· W2285825528 sur OpenAlexafffundvenueabout
Amy L. Tanner, Shawn Leroux, Paul Saunders

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensGovernment of Newfoundland and LabradorMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of NewfoundlandResearch and Development Corporation of Newfoundland and Labrador
Mots-clésUngulateGeographyEcologyEnvironmental scienceStatisticsBiologyMathematicsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With roads encroaching into natural environments, there is an increased likelihood of wildlife coming into contact with vehicles, resulting in an increase in wildlife–vehicle collisions. Our goal was to investigate environmental correlates of moose–vehicle collisions (MVCs) on the island of Newfoundland, Canada. We developed predictive models to compare environmental variables at known MVC locations with environmental variables at random sites along the Newfoundland road network. The most supported generalized linear model explained ~36% of the variance in the probability of MVC occurrence. This top model predicted an increase in the probability of MVC occurrence: with decreasing distance to developed areas; on primary rather than secondary roads; on straight rather than curved roads; and in locations where roadside vegetation cutting has occurred. Our study highlights MVC predictors that are consistent with other wildlife–vehicle collision studies around the globe and which will serve as the basis for mitigation strategies on the island of Newfoundland with potential applications to other regions with high moose densities.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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