Grain spilled from moving trains create a substantial wildlife attractant in protected areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transportation corridors can attract threatened wildlife via habitat enhancement and foraging opportunities, leading to collisions with vehicles. But wildlife may also be attracted to energy‐dense food products that are spilled or discarded from moving vehicles, which is rarely studied. Therefore, we quantified train‐spilled attractants in Banff and Yoho National Parks, Canada, where agricultural products (hereafter, grain) are transported along 134 km of railway and may contribute to wildlife mortality. We measured grain deposition from 2012 to 2015 at 19 sites and assessed the performance of three structures developed to measure spilled grain. We then modeled grain deposition with respect to four types of spatial and temporal variables: those related to grain shipment, physical habitat characteristic, train‐related characteristics and variables specific to the study site. Grain was spilled at a mean rate of 1.64 g m −2 day −1 ( sd = 3.60) from April to October ( n = 3 years) and 1.52 ( sd = 2.37) from November to March ( n = 1 year). Extrapolating annual deposition across the study area yielded enough grain (110 tons) to provide 4.77 × 10 8 kcal of gross energy, which is equivalent to the average annual caloric needs of 42–54 grizzly bears Ursus arctos horribilis ; the regional population is estimated at 50–73 animals. Much of this energy will not be accessible or available to bears; however, their attraction to it could contribute to rising and unsustainable rates of mortality. Models explained 9–31% of the variance in deposition for each grain type, primarily via coarse temporal variables of shipping rates and month. The absence of more specific predictive variables suggests that mitigation should target broader policies, such as prompt reporting and repair of leaky hopper cars, and limits to train stoppage in protected areas. We encourage more global assessment of the under‐studied issue of food attractants spilled by vehicles along transportation corridors.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».