Revisiting the hypothesis of sex-biased turtle road mortality
Notice bibliographique
Résumé
Road mortality poses a major threat to turtle populations. Several studies have suggested that the terrestrial movements associated with nesting increase this risk for females. The Ontario Turtle Conservation Centre (OTCC) is home to the Kawartha Turtle Trauma Centre, which admits 900 or more turtles a year, with road injuries the primary cause of admission. We tested the hypothesis that road mortality in turtles is female-biased using data from injured Midland Painted Turtles (Chrysemys picta marginata), Snapping Turtles (Chelydra serpentina), Blanding’s Turtles (Emydoidea blandingii), and Northern Map Turtles (Graptemys geographica) collected over about 126 000 km2 and admitted to OTCC’s hospital from January 2013 to October 2017. There was no difference in the number of male and female admissions of Midland Painted, Blanding’s, or Snapping Turtles (P > 0.05); however, more female Northern Map Turtles than males were admitted (P < 0.001). Admission of female turtles peaked in June during the nesting season, but male admissions were more evenly distributed throughout the season. Our admissions data provide a temporally unbiased and geographically broad snapshot of turtle–vehicle interactions that can directly inform conservation and management policies. Although our data are not equivalent to mortality rates, these results demonstrate that vehicle strikes can have a substantial impact on both female and male turtles.
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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) | 0,005 | 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 ».