Peer Review #1 of "Using multi-scale distribution and movement effects along a montane highway to identify optimal crossing locations for a large-bodied mammal community (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
Using multi-scale distribution and movement effects along a montane highway to identify optimal crossing locations for a large-bodied mammal communityRoads are a major cause of habitat fragmentation that can negatively affect many mammal populations.Mitigation measures such as crossing structures are a proposed method to reduce the negative effects of roads on wildlife, but the best methods for determining where such structures should be implemented, and how their effects might differ between species in mammal communities is largely unknown.We investigated the effects of a major highway through south-eastern British Columbia, Canada on several mammal species to determine how the highway may act as a barrier to animal movement, and how species may differ in their crossing-area preferences.We collected track data of eight mammal species across two winters, along both the highway and pre-marked transects, and used a multi-scale modeling approach to determine the scale at which habitat characteristics best predicted preferred crossing sites for each species.We found evidence for a severe barrier effect on all investigated species.Freely-available remotely-sensed habitat landscape data were better than more costly, manually-digitized microhabitat maps in supporting models that identified preferred crossing sites; however models using both types of data were better yet.Further, in 6 of 8 cases models which incorporated multiple spatial scales were better at predicting preferred crossing sites than models utilizing any single scale.While each species differed in terms of the landscape variables associated with preferred/avoided crossing sites, we used a multi-model inference approach to identify locations along the highway where crossing structures may benefit all of the species considered.By specifically incorporating both highway and off-highway data and predictions we were able to show that landscape context plays an important role for maximizing mitigation measurement efficiency.Our results further highlight the need for mitigation measures along major highways to improve connectivity between mammal populations, and illustrate how multi-scale data can be used to identify preferred crossing sites for different species within a mammal community.
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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 | 0,011 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,357 | 0,220 |
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 ».