Animal Vehicle Collision Reduction and Habitat Connectivity Pooled Fund Study – Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
This report contains a summary of past research and new knowledge about the effectiveness of mitigation measures aimed at reducing animal-vehicle collisions and at providing safe crossing opportunities for wildlife. The measures are aimed at terrestrial large bodied wild mammal species, free roaming large livestock species (e.g. cattle, horses), free roaming large feral species (e.g. “wild” horses and burros), and small animal species (amphibians, reptiles, and small mammals). While mitigation is common, it is best to follow a three-step approach: avoidance, mitigation, and compensation or “off-site” mitigation. If reducing collisions with large wild mammals is the only objective, the most effective measures include roadside animal detection systems, wildlife culling, wildlife relocation, anti-fertility treatments, wildlife barriers (fences),and wildlife fences in combination with wildlife crossing structures. If the objectives also include maintaining or improving connectivity for large wild mammals, then wildlife barriers (fences) in combination with wildlife crossing structures are most effective. Measures for large domestic mammal species are largely similar, though for free roaming livestock there are legal, moral and ethical issues. For small animal species, temporary or permanent road closure and road removal are sometimes implemented, but barriers in combination with crossing structures are the most common.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».