Study on Design Considerations to Prevent Bird Collisions with Glass
Notice bibliographique
Résumé
Bird collisions with glass are a substantial source of human-caused avian mortality. It has been estimated that between 100 million and 1 billion birds die in collisions with windows every year, and bird-window collisions can have a particularly serious impact on populations because glass is dangerous for strong, healthy, breeding adults. The purpose of this study are to address the bird-window collision issue and to provide suggestions for bird-safe development by reviewing precedent studies on bird collision and analyzing bird-friendly design guidelines. Typically reflections of the sky, clouds or trees on glass, green plants in lobbies, and lights attract and confuse both migrating and resident birds. Therefore birds fatally fly into the glass because they do not recognize that reflections are false and that glass is a barrier. Many cities such as Toronto, Chicago and New York have made efforts on reducing the bird collision by encouraging the creation of environmentally conscious and bird-safe buildings. The USGBC also introduced a bird-safety credit as part of its environmental certification process, called LEED. The results of the study presented that architects and builders can help reduce or prevent bird from collisions in both new construction and existing structures with creative use of design elements. The measures to reduce bird collisions include using glass with an embedded pattern, opaque or translucent films, decals, dot patterns, awnings, louvers, and grilles. Turning off lights after midnight during the spring and fall migrations can be part of the solution as well. In order to reduce bird mortality, the most important thing is to generate awareness of the issue among designers, builders, as well as the public. Also local governments need to develop bird-friendly design guidelines and planning mechanisms to encourage bird-safe development and building operation.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».