A before-after-control-impact study of wildlife fencing along a highway in the Canadian Rocky Mountains
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Wildlife exclusion fencing has become a standard component of highway mitigation systems designed to reduce collisions with large mammals. Past work on the effectiveness of exclusion fencing has relied heavily on control–impact (i.e., space-for-time substitutions) and before–after study designs. These designs limit inference and may confound the effectiveness of mitigation with co-occurring process that also changes the rate of collisions. We used a replicated ( n = 2 sites monitored for over 1000 km years combined) before-after-control-impact study design to assess fencing effectiveness along the Trans-Canada Highway in the Rocky Mountains of Canada. We found that collisions declined for common ungulates species (elk, mule deer, and white-tailed deer) by up to 96% but not for large carnivores. The weak response of carnivores is likely due to the combination of fence intrusions and low sample sizes. We calculated realized fencing effectiveness by applying the same change in collision rates observed at control (unfenced) sites as the expected change for adjacent fenced sections. Compared with the apparent fencing effectiveness (i.e., the difference in WVCs rates before and after fencing was installed), the realized estimates of fencing effectiveness declined by 6% at one site and increased by 10% at another site. When factoring in the cost of ungulate collisions to society, fencing provided a net economic gain within 1 year of construction. Over a 10-year period, fencing would provide a net economic gain of > $500,000 per km in reduced collisions. Our study highlights the benefits of long-term monitoring of road mitigation projects and provides evidence of fencing effectiveness for reducing wildlife–vehicle collisions involving large mammals.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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