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Enregistrement W2987134762 · doi:10.1016/j.gecco.2019.e00844

Varying behavioral responses of wildlife to motorcycle traffic

2019· article· en· W2987134762 sur OpenAlexaff
Rachel T. Buxton, Megan F. McKenna, Emma Brown, Rene E. Ohms, Amy Hammesfahr, Lisa M. Angeloni, Kevin R. Crooks, George Wittemyer

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Conservation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Vocal Communication and Behavior
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Park Service
Mots-clésOdocoileusWildlifeCynomys ludovicianusEcologyPrairie dogGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Roads are a pervasive feature across the U.S., and traffic and its associated noise has significant impacts on wildlife. However, we know little about the effect of motorcycle traffic and the potential for prolonged response of animals to loud and periodic traffic disturbances. We studied the behavioral response of multiple species in Devils Tower National Monument to the Sturgis Motorcycle Rally, which raised median A-weighted sound levels by more than 20 dB for 7 days. Different taxa demonstrated different responses to the event, which we categorized into three different patterns of behavioral shifts: weak evidence of a response, temporary response during the rally, and a sustained response that lasted after the rally. We found little evidence that western wood-pewee (Contopus sordidulus) vocal activity, our behavioral metric, was affected by the rally. Activity patterns of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) and black-tailed prairie dogs (Cynomys ludovicianus) shifted during the rally, and deer reverted to pre-rally activity patterns when motorcycle activity declined. The diversity of bat species active was also lower during the rally, and the diversity of species active remained low several weeks after the rally. Our observations suggest that most species shifted their behavior to avoid motorcycle traffic but the ability to return to pre-disturbance behavioral patterns varied. Examining responses to traffic activity and noise across a broad array of species can identify relative sensitivity to such disturbances and infer community-level impacts, helping to inform strategies to reduce effects or plan for recovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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