Railway mortality for several mammal species increases with train speed, proximity to water, and track curvature
Notice bibliographique
Résumé
Railways are a major source of direct mortality for many populations of large mammals, but they have been less studied or mitigated than roads. We evaluated temporal and spatial factors affecting mortality risk using 646 railway mortality incidents for 11 mammal species collected over 24 years throughout Banff and Yoho National Parks, Canada. We divided species into three guilds (bears, other carnivores, and ungulates), compared site attributes of topography, land cover, and train operation between mortality and paired random locations at four spatial scales, and described temporal patterns or mortality. Mortality risk increased across multiple guilds and spatial scales with maximum train speed and higher track curvature, both suggesting problems with train detection, and in areas with high proximity to and amount of water, both suggesting limitations to animal movement. Mortality risk was also correlated, but more varied among guilds and spatial scales, with shrub cover, topographic complexity, and proximity to sidings and roads. Seasonally, mortality rates were highest in winter for ungulates and other carnivores, and in late spring for bears, respectively. Our results suggest that effective mitigation could address train speed or detectability by wildlife, especially at sites with high track curvature that are near water or attractive habitat.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».