Wildlife road-kills on the Tikauli section of East-West Highway in Barandabhar Corridor Forest, Chitwan, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Roads are one of the linear infrastructures that play important role in nation development. Roads create barrier for the movement of wildlife, however, their impacts on wildlife are not sufficiently studied in Nepal. Thus, current study attempted to explore the impacts of Tikauli section of East-West Highway of Nepal on the wildlife of Barandabhar Corridor Forest (BCF). Wildlife vehicle collisions (WVCs) were recorded from December 2019 to September 2020 by dividing a day into morning, day, and late evening periods. Primary data were collected through direct road survey and key informant interview (n = 22) whereas secondary data were collected from the annals of Chitwan National Park, National Trust for Nature Conservation-Biodiversity Conservation Center and Division Forest Office, Chitwan, Nepal. Arc GIS 10.5 was used to produce relevant illustration and WVC hotspot identification based on Kernel Density Function. Out of thirty-three dead animals observed during the study period, spotted deer (Axis axis) were killed most frequently (n = 11) from WVCs followed by the Oriental garden lizard (Calotes versicolor). The highest number of deaths were recorded in winter and in the late evening. Besides keeping track of WVC records properly, further research is recommended.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».