A comparison of elk‐vehicle collision patterns with demographic and abundance data in the <scp>Central Canadian Rocky Mountains</scp>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildlife‐vehicle collisions are a widespread phenomenon that are influenced by species behavior, abundance, and road and landscape interactions. The mortality rate of different age and sex classes can buffer or exacerbate how the population responds to vehicle collisions. We evaluated the demographic‐specific patterns of elk‐vehicle collisions in the Central Canadian Rocky Mountains. More females and adults were involved in collisions, but when compared to the sex and age of the population, males and subadults were more prone to collisions in the fall. The fat marrow content (condition) of elk was greater for road‐ and rail‐kill than predator‐killed elk indicating that vehicle collisions are an additive source of mortality. As traffic volumes increased elk collisions decreased because elk declined over the study period. Evaluation of long‐term datasets can assist in designing mitigation that target the most vulnerable demographics of a population. For example, larger more open wildlife crossing structures have shown to be more suitable for vulnerable demographics such as female grizzly bears, male ungulates, and female ungulates traveling with young. When crossing structures are not practical, demographic‐specific information can inform outreach and awareness programs that strive to elicit a favorable response from motorists ultimately avoiding collisions with animals on roads.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle