Estimating interspecific economic risk of bird strikes with aircraft
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The International Civil Aviation Organization promotes prioritization of wildlife management on airports, among other safety issues, by emphasizing the risk of wildlife–aircraft collisions (strikes). In its basic form, strike risk comprises a frequency component (i.e., how often strikes occur) and a severity component reflecting the cost of the incident. However, there is no widely accepted formula for estimating strike risk. Our goal was to develop a probabilistic risk metric that is adaptable for airports to use. Our specific objectives were to 1) update species‐specific, relative hazard scores (i.e., the likelihood of aircraft damage or effect on flight when strikes occur) using recent U.S. Federal Aviation Administration (FAA) wildlife strike data (2010–2015); 2) develop 4 a priori risk models, reflecting species‐specific strike data and updated relative hazard scores; 3) test these models against independent data (monetary costs associated with strikes); and 4) apply our best model to strike data from 4 large, FAA‐certificated airports to illustrate its application at the local level. Our best‐fitting risk model included an independent variable that was an interaction of quadratic transformed relative hazard score and number of wildlife strikes ( r 2 = 0.74). Top species in terms of estimated risk nationally were red‐tailed hawk ( Buteo jamaicensis ), Canada goose ( Branta canadensis ), turkey vulture ( Cathartes aura ), rock pigeon ( Columba livia ), and mourning dove ( Zenaida macroura ). We found substantial overlap among the top 5 riskiest species locally across 3 of 4 airports considered, illustrating the degree of site‐specific differences that affect risk. Strike risk is dynamic; therefore, future work on risk estimation should allow for model adjustment to reflect ongoing wildlife management actions at airports that could influence future strike risk. Published 2018. 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,009 | 0,003 |
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 ».