Knowledge gaps at the intersection of road noise and biodiversity
Notice bibliographique
Résumé
Roads are a ubiquitous source of noise pollution. Several recent reviews highlight the ecological and evolutionary consequences of anthropogenic noise, but do not specifically focus on roads. I leverage a prior systematic mapping effort to examine patterns in 183 studies of road noise on terrestrial plants and animals. Birds were the most studied taxon (62% of studies) followed by mammals (16%), amphibians (16%), insects (6%), reptiles (< 1%), arachnids (< 1%), and plants (< 1%). North America (USA and Canada) was site of the most in-situ studies (51%). Of the states and provinces in North America, a plurality of the studies were conducted in California (32%). The topic examined most often was communication (40%), followed by behavior (27%), and reproduction (22%). Most studies were experimental (54%) compared to observational (44%) and the proportion of experimental studies has increased yearly. The number of road noise studies published per year has increased over time along with the broader conservation literature. These results might suggest deprioritizing examinations of bird responses to road noise, particularly within North America. However, a plurality of those studies addressed communication, leaving a knowledge gap regarding physiology and space use. Effects of road noise on invertebrates, plants, and reptiles are severely understudied and research on such taxa would aid the management of natural resources.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».