Optimal planning to mitigate the impacts of roads on multiple species
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Common worldwide and encroaching on even the most remote locations, roads negatively affects wildlife through habitat loss, fragmentation and direct mortality. Reducing these effects requires mitigation, including wildlife crossing structures and fencing. However, mitigation measures are expensive and vary in their success level, especially when constructed to meet the needs of several species. Moreover, mitigation planning rarely considers the needs of multiple species. As funds are limited, deciding where and how to act for the greatest return on investment is crucial. Combining decision theory with a metapopulation model, we determined the most cost‐effective actions mitigating the effects of roads on multiple species. The model is illustrated with two sets of species with varying of life‐history traits, from a diversity of taxonomic groups. We tested the cost‐effectiveness of spatially explicit combinations of three management options for each road section: (a) no mitigation, (b) fences without wildlife crossings, and (c) fences combined with wildlife crossings. We explored the trade‐offs between each population's probability of persistence and total mitigation cost, first on a per‐species basis and then considering all species. We then tested the cost‐effectiveness of different planning strategies: (a) single species, (b) two types of focal species based on different life‐history traits, and (c) comprehensive multispecies planning. Planning for the needs of all species at the same time (multispecies strategy) maximizes the number of persisting species and provides the most robust and cost‐effective planning strategy, while single‐species strategies were found to be inefficient. However, basing decisions on the focal species with the largest home range can provide reasonably cost‐effective results, but should be considered only when there is not enough time or money to collect the necessary information to perform a multispecies analysis. Synthesis and applications . Our model can be adapted to most road mitigation problems. It illustrates that the needs of multiple species should be considered to plan a cost‐effective road mitigation system. However, when resources are limited to plan for all species, those with larger home ranges should be used as reasonable proxies for other species.
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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) | 0,002 | 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 ».