Prioritizing human safety and multispecies connectivity across a regional road network
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The intersection of wildlife and people on roads raises two critical issues: the barrier and mortality effects of roads on wildlife and risks to people from animal‐vehicle collisions (AVCs). Road mitigation decisions are typically made at the discretion of transportation departments that are mandated to primarily address motorist safety. Therefore, prioritization of road sections for mitigation currently focuses on identification of spatial clusters of AVCs. We sought to understand if AVC clusters align with multispecies connectivity across roads to accurately identify multipurpose mitigation hotspots. We developed a decision‐support tool based on weighted priorities for mitigation planning across 7,900 km of roads over an 84,000‐km 2 area of southern Alberta, Canada. To assess alignment, we built functional connectivity models for four focal species (prairie rattlesnake, grizzly bear, mule deer, and pronghorn) and a species‐neutral structural connectivity model. We integrated AVC risk and wildlife connectivity indices into Mitigation Priority Indices that varied the weighting of individual indices. Our results demonstrated poor spatial alignment between road sections of high motorist safety risk and those of high value for wildlife connectivity. Transportation planning would benefit from integrating motorist safety risk and wildlife management needs to prioritize mitigation neighborhoods along roadways.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle