Hotspot analysis of roadkill in Southern California: a GIS approach
Notice bibliographique
Résumé
Background 1 A map illustrates the study area showing the eight counties in Southern California where the hotspot analysis was performed.6 2 Illustration of the network of roads that intersect through the eight counties of the study area for this study revealing the major roads for each county.8 3 An image showing a wildlife overpass in Canada.12 4 A map of San Diego, Los Angeles, and Ventura Counties displaying road kill points before the Point Density analysis was done revealing a high concentration of road kill in the western portion of San Diego, northern Los Angeles, and southern Ventura Counties.25 5 Using the data (road kill point's shapefile) from the California Road kill Observation System and performing the Point Density analysis.The results demonstrated the greatest density of clustering in five locations, but a high concentration in four areas located in the southwest part of San Diego County.25 6-7 The results for San Diego, Los Angeles, and Ventura Counties are displayed with a high concentration of road kill points in eight major areas on major road networks in each of the counties.26 8-13 Maps were created using the land cover raster overlaid with the roads in each identified cluster area.The results reveal the the land cover types except in each hotspot. .49 14 A map that identified two of the hotspots that were inside the South Coast Missing Linkages project for critical habitats.53 15 Illustration displaying all the layers used for this research as well as the results from the spatial analysis done for this study, which include the Point Density analysis, land cover feature class to raster layer, road kill points, counties shapefile, roads shapefile, and critical wildlife areas.53 viii LIST OF GRAPHS Graphs Pages 1-4 Graphs of San Diego County showing the number of road kill events per land cover type.All identify urban as the land cover type with the highest incidents for road kills in each of the hotspots.30 5-6 Graphs of Los Angeles County showing the number of road kill events per land cover type.Both identify urban as the land cover type with the highest incidents for road kill in each of the hotspots.33 7-8 Graphs of Ventura County showing the number of road kill events per land cover type.Graph 8 identifies agriculture as the land cover type with the highest incidents for road kill, while graph 7 shows urban as the landcover type with the highest incidents of road kill.34
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».