Inferring white-tailed deer (Odocoileus virginianus) population dynamics from wildlife collisions in the City of Ottawa
Notice bibliographique
Résumé
Concerns associated with growing white-tailed deer (Odocoileus virginianus) numbers in Ottawa, Ontario have motivated several studies related to the distribution and ecology of deer in the Ottawa-Carleton region. This project infers deer-population trends from deer-vehicle collisions in Ottawa, Ontario, and considers the influence of traffic volume on estimates of population dynamics from deer-vehicle collision data. Traffic volume and collision data for various road segments across suburban Ottawa were analyzed to answer questions related to the characteristics and spatial distribution of deer collisions and traffic volume in the city. Deer-vehicle collisions are increasing at a faster rate than traffic volume, suggesting that the deer population is increasing. The distribution of collisions supports the boundaries previously suggested for the location of one deerherd summer range, but not the other. Deer-collision numbers east and west of the Rideau River, a likely barrier to deer movement, were very similar, even though research and concern related to deer numbers has been concentrated west of the Rideau. More collisions occurred on 400-series highways than on other roads, suggesting that highways are a higher risk for deer collisions than other roads. The number of deer-vehicle collisions is much higher on recently constructed 400-series highways than on older 400-series highways, indicating that new highways represent high-risk areas for collisions. This research suggests that deer-vehicle collisions could be a very useful data source for inferring deer population dynamics of suburban deer, but it is imperative that significant factors affecting the number and distribution of collisions, such as category of road and traffic volume, are considered during any analyses.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».