Determining factors affecting carcass removal and searching efficiency during the post-construction monitoring of wind farms.
Notice bibliographique
Résumé
Wind energy, although desirable in the goal to slow global warming and climate change, does have the potential to create negative impacts to bird and bat populations sharing the same airspace as the turbines used to generate energy. Quantifying the effects of wind farms on migrating birds and bats is currently done by searching for collision-related fatalities beneath turbines. There are, however, two factors that hinder the accuracy of this technique: carcass removal by scavengers prior to searches and failure to detect carcasses by researches during searches. This study aims to determine which variables affect carcass removal and searcher inefficiency in an attempt to gain a better understanding of how species are being affected by turbines. Carcass removal and searcher efficiency trials were conducted at potential wind farm locations near Chetwynd, BC and variables thought to potentially contribute to these two events were recorded and subsequently analyzed. Smaller carcasses in areas of bare ground were most likely to be scavenged and smaller, less brightly coloured carcasses in areas with high amounts shrub and tall grass were the most likely to be missed during searches. My results provide predictive models that can be effectively used to predict the likelihood of a carcass being scavenged or found by searchers. Findings can also be used to quantify the risk to certain species of being missed during searches if they are colliding with turbines. Habitat modification and the use of dogs during searchers are two other potential mitigation techniques that could be administered to correctly identify the number of collisions occurring.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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 ».