Road mitigation structures reduce the number of reported wildlife‐vehicle collisions in the Bow Valley, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Human population and economic growth have resulted in roads transecting much of the North American landscape and this has negatively affected wildlife populations by fragmenting habitat, impeding movement between populations and increasing the chance of wildlife‐vehicle collisions. A common conservation tool to counteract these effects is the incorporation of road mitigation structures (RMS, i.e., jumpouts and overpasses/underpasses/fencing) into highway systems. However, gaps remain in our knowledge on RMS efficacy due to a lack of long‐term multispecies studies that can assess temporal and species‐specific variation in use. We investigate the efficacy of the Alberta Environment and Parks and Alberta Transportation RMS on the Trans‐Canada Highway (TCH) in the Bow Valley by analyzing annual reported wildlife‐vehicle collisions over a 23‐year period and wildlife use of the underpasses over a ten‐year period. We found that the incorporation of multiple underpasses and jumpouts, along with fencing, reduced the number of reported wildlife‐vehicle collisions on the TCH. We also found that wildlife use of the RMS exhibited variation with regards to month and location. Overall, our results add to the research supporting RMS effectiveness and suggest that incorporating additional similar infrastructure has the potential to further reduce wildlife‐vehicle collisions on the TCH.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».