No clear effect of odour repellents on roe deer behaviour in the vicinity of roads
Notice bibliographique
Résumé
Ungulate–vehicle collisions pose a traffic safety issue as well as wildlife‐conservation issues in many countries. While fences are recommended as reliable safety measures for motorways and other high‐traffic volume roads, no generally accepted measures of the same efficiency are available for secondary roads. Odour repellents are applied in many central European countries, but contradictory results are available concerning their efficiency. We tested the effect of odour repellents on both a crossing frequency and the presence near roads of six individuals of roe deer over a period of five months (April–August 2019). The odour repellents were installed along two secondary roads, and along two semi‐open habitats (forest–meadow and forest–arable land) alternately, in several phases. Two hypotheses were tested. The first one focused on the change in animal presence close to the profiles where the odours were applied, while the second hypothesis concerned a change in the number of crossings of the same profiles. The results demonstrate that no clear effect of odour repellents on roe deer behaviour in both hypotheses were obtained. Apart from the obtained results, we discuss the importance of the methodology. We conclude that this kind of study design is extremely sensitive to a number of factors with a potentially negative influence on the course of the study design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».