Methodology for Prioritizing Appropriate Mitigation Actions to Reduce Wildlife-Vehicle Collisions on Idaho Highways
Notice bibliographique
Résumé
Vehicle collisions with large wild animals are a safety issue for motorists and an ecological concern for wildlife populations. The objective of this research was to advance the efficacy of Idaho Transportation Department’s (ITD’s) project planning to reduce vehicle collisions with wildlife and to provide wildlife connectivity options across and under roads. A Wildlife-Vehicle Collision (WVC) Prioritization Process was developed through lessons learned from other U.S. States and Ontario Canada’s efforts, and Geographic Information System (GIS) modeling of data and maps already available in Idaho. The GIS maps were based on WVC crash and carcass data, Wildlife Highway Linkages maps, and species’ habitat maps. The resulting maps of WVC priority areas statewide and within ITD districts were the first of a 13 step process developed for the project. Users of this process further identify priority areas in ITD Districts based on other data such as: Idaho Fish and Game (IDFG) knowledge of wildlife populations, transportation plans, land ownership, field surveys of existing structures, options such as fencing, bridges, and culvert, and their cost-effectiveness. This WVC Prioritization Process was a step along a series of actions which ITD has undertaken and will continue to take to reduce risks associated with WVC and provide wildlife connectivity along Idaho roads.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».