Identification of off airport interspecific avian hazards to aircraft
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding relative hazards of wildlife to aircraft is important for developing effective management programs that can minimize hazards from wildlife strikes. Although interspecific differences in hazard level of birds and mammals on airport properties are described, no studies have quantified hazard level of bird species or identified factors that influence hazard level when birds are struck beyond airport boundaries (e.g., during aircraft climb or approach). We used Federal Aviation Administration National Wildlife Strike Database records from 1990 through 31 May 2014 to identify bird species involved most often in collisions with aircraft beyond airport boundaries in the United States and to quantify the interspecific hazard level of those birds. We also investigated whether body mass, group size (single or multiple birds), region (Flyway), and season influenced the likelihood of aircraft damage and substantial damage when strikes occurred using binary logistic regression analysis. Canada geese ( Branta canadensis ; n = 327), turkey vultures ( Cathartes aura ; 217), American robins ( Turdus migratorius ; 119), and mallards ( Anas platyrhynchos ; 107) were struck most often by aircraft beyond airport boundaries. Waterbirds (cormorants, ducks, geese, and to a lesser extent, gulls) and raptors (including vultures) were most likely to cause damage or substantial damage to aircraft when strikes occurred. Body mass was an important predictor of hazard level; group size, region, and season had lesser effects on hazard level. Management strategies to reduce bird strikes with aircraft beyond airport properties should be active throughout the year and prioritize waterbirds and raptors. Published 2016. This article is a U.S. Government work and is in the public domain in the USA.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».