Frontal vehicle illumination via rear‐facing lighting reduces potential for collisions with white‐tailed deer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animal–vehicle collisions cause many millions of animal deaths each year worldwide and present a substantial safety risk to people. In the United States and Canada, deer ( Odocoileus spp.) are involved in most animal–vehicle collisions associated with human injuries. We evaluated a vehicle‐based collision mitigation method designed to decrease the likelihood of deer–vehicle collisions during low‐light conditions, when most collisions occur. Specifically, we investigated whether the use of a rear‐facing light, providing more complete frontal vehicle illumination than standard headlights alone, enhanced vehicle avoidance behaviors of white‐tailed deer ( O. virginianus ). We quantified flight initiation distance (FID), the likelihood of a dangerous deer–vehicle interaction (FID ≤ 50 m), and road‐crossing behavior of deer in response to an oncoming vehicle using only standard high‐beam headlights and the same vehicle using headlights plus an LED light bar illuminating the frontal surface of the vehicle. We predicted that frontal vehicle illumination would enhance perceived risk of deer approached by the vehicle and lead to more effective avoidance responses. We conducted 62 vehicle approaches (31 per lighting treatment) toward free‐ranging deer over ~14 months. Although FID did not differ across treatments, the likelihood of a dangerous deer–vehicle interaction decreased from 35% of vehicle approaches using only headlights to 10% of vehicle approaches using the light bar. The reduction in dangerous interactions appeared to be driven by fewer instances of immobility (freezing) behavior by deer in response to the illuminated vehicle ( n = 1) compared with approaches using only headlights ( n = 10). Because more deer moved in response to the illuminated vehicle, road‐crossing behavior likewise increased when the light bar was on, although these road crossings primarily occurred at FIDs > 50 m and thus did not increase collision risk. Road‐crossing behavior was influenced heavily by proximity to concealing cover; deer only crossed when the nearest cover was located on the opposite side of the road. We contend that frontal vehicle illumination via rear‐facing lighting has potential to greatly reduce vehicle collisions with deer and other species. Future work should explore fine‐tuning the method with regard to the visual capabilities of target species.
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 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) | 0,003 | 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 ».