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Enregistrement W3007920120 · doi:10.3390/su12041557

The Use of Fiber-Reinforced Polymers in Wildlife Crossing Infrastructure

2020· article· en· W3007920120 sur OpenAlexafffund
Matthew Bell, Damon Fick, Rob Ament, Nina‐Marie Lister

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNevada Department of TransportationU.S. Department of Transportation
Mots-clésWildlifeFibre-reinforced plasticBridge (graph theory)Environmental scienceForensic engineeringCivil engineeringEngineeringStructural engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proven effectiveness of highway crossing infrastructure to mitigate wildlife-vehicle collisions with large animals has made it a preferred method for increasing motorist and animal safety along road networks around the world. The crossing structures also provide safe passage for small- and medium-sized wildlife. Current methods to build these structures use concrete and steel, which often result in high costs due to the long duration of construction and the heavy machinery required to assemble the materials. Recently, engineers and architects are finding new applications of fiber-reinforced polymer (FRP) composites, due to their high strength-to-weight ratio and low life-cycle costs. This material is better suited to withstand environmental elements and the static and dynamic loads required of wildlife infrastructure. Although carbon and glass fibers along with new synthetic resins are most commonly used, current research suggests an increasing incorporation and use of bio-based and recycled materials. Since FRP bridges are corrosion resistant and hold their structural properties over time, owners of the bridge can benefit by reducing costly and time-consuming maintenance over its lifetime. Adapting FRP bridges for use as wildlife crossing structures can contribute to the long-term goals of improving motorist and passenger safety, conserving wildlife and increasing cost efficiency, while at the same time reducing plastics in landfills.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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