Comprehensive Monitoring of Wildlife Mortality on British Columbia Highways Using the WARS System (1978 to 2005)
Notice bibliographique
Résumé
The British Columbia Ministry of Transportation (BCMoT) has been operating its Wildlife Accident Reporting System (WARS) for almost three decades. Detailed information on motor vehicle-related wildlife mortality is systematically collected on a daily basis on major highways throughout British Columbia. Since its inception, WARS has become an increasingly valuable tool for highway planning and operational purposes. With WARS, BCMoT is able to support the British Columbia Governmentâs commitment to environmental stewardship by: ⢠quantifying the magnitude of motor vehicle-related wildlife mortality; ⢠identifying mortality-prone locations and mortality trends; ⢠modeling species-specific risk profiles for highway corridors; ⢠developing wildlife mortality mitigation initiatives; ⢠focusing mitigation efforts to mortality-prone locations; ⢠monitoring the effectiveness of mitigation initiatives; and ⢠establishing corporate and operational policies and strategies for accident issues and mitigation initiatives. BCMoT highway planners and wildlife biologists use WARS to protect wildlife, by identifying population clusters and migration routes prone to highway-related mortality, and designing exclusion fencing and crossing structures to meet the needs of the species impacted. WARS provides a rare opportunity to examine the impact of an extensive highway network transecting wildlife habitat distributed over a large geographic area with diverse climatic and physiographic characteristics. The WARS database contains information on the major ungulates and carnivores found in British Columbia that cannot be extracted from any other data sources.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».