Factors affecting the permeability of road mitigation measures to the movement of small mammals
Notice bibliographique
Résumé
Mitigation measures, such as wildlife-exclusion fencing and crossing structures (overpasses, underpasses, culverts), have been widely demonstrated to reduce the negative effects of roads on medium-sized and large animals. It is unclear how these mitigation measures influence the movement of small mammals (<5 kg). Our study has three objectives: (1) to test whether culverts improve highway permeability; (2) to determine factors associated with culvert use, such as culvert obstruction by snow; (3) to evaluate factors contributing towards fence permeability, such as the presence of a culvert, snow depth, and fence mesh size. We used snow tracking to assess the movement for four small-mammal taxa along the Trans-Canada Highway corridor in Banff National Park, Alberta, Canada. We found that the presence of a culvert within 100 m of transects significantly improved fence and highway permeability. Obstruction of the culvert entrance by snow was negatively correlated with the probability of use, and therefore, of highway permeability. Furthermore, the mesh size of the fencing did not affect fence or highway permeability. We recommend that culvert entrances be located on the outside of fenced right-of-ways to reduce obstruction by highway maintenance activities such as snowplowing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».