MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W309907948

Large animal-vehicle collisions in the Central Canadian Rocky Mountains: patterns and characteristics

2003· article· en· W309907948 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésWildlifeGeographyNational parkPopulationCervus elaphusEcologyEnvironmental healthBiologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trends of increasing traffic volumes and road densities will only magnify the already adverse effects roads have on large mammals and other vertebrates. Development of practical highway mitigation will rely on an understanding of patterns and processes that result from highway accidents, which involve elk Cervus elaphus and other large animals. We specifi cally address three areas relating to the patterns and characteristics of large-animal vehicle collisions on different road-types in the Central Canadian Rocky Mountains. First, we investigate the spatial error associated with reported wildlife-vehicle collisions (WVCs). Second, we look at the demographic and temporal patterns of elk and wildlife-vehicle collisions on different road-types. Finally, we investigate the type of vehicles involved in WVCs and what conditions contribute to injury-related accidents. We found that the average reporting error from park wardens, highway maintenance contractors and from Royal Canadian Mounted Police (RCMP) data ranged from 300m-2000m. The sex ratio of elk-vehicle collisions (EVCs) was signifi cantly different from that found in the population, and highly skewed towards greater male mortality during the 15-year period. The age ratio of EVCs was highly skewed towards greater subadult mortality. We found no difference in marrow fat content between highway and railway killed elk, but both had higher fat content than predator-killed elk. EVCs were signifi cantly higher on the Trans-Canada Highway (TCH) in the province which had the highest traffi c volumes. The TCH in Banff National Park (BNP) had a signifi cantly higher rate of EVCs than the secondary highway (93S) in Kootenay National Park. EVCs declined over time on the unmitigated section of TCH in BNP and on highway 93S, even though traffi c volumes were increasing. We found that local elk abundance was decreasing and was the driving force in EVC rates; however, traffi c volume determined the rate of EVCs on different road types. WVCs occur more often than expected at dusk and night periods and on weekends. Injury-related WVCs are more likely to occur in dry conditions than in slush, snow or icy conditions. Injury-related WVCs are more likely to occur with smaller vehicles than in larger vehicles. Further, larger vehicles were involved in more WVCs than expected on two of our road-types. In conclusion, spatial road-kill data can aid in determining location of mitigation measures, e.g., wildlife signage and crossing structures. Patterns of WVCs can be valuable in devising mitigation based on specifi c hour of day or season when collision frequencies are highest, and what individuals within a population are most susceptible to road-kills. Factors contributing to WVCs, such as traffi c volumes and elk abundance, can help managers predict long-term viability of wildlife populations with incurring road mortality.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,999

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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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