Animal Vehicle Collision Reduction and Habitat Connectivity Cost Effective Solutions - Final Report
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife-vehicle collisions (WVCs) are a significant component of overall crashes in the US and Canada. Roads and their traffic also create partial or total barriers to the movement of wildlife, both large and small. There are several well-studied proven mitigation measures that significantly reduce WVCs, provide for safe animal passage across roads, and maintain habitat connectivity. Highly effective measures, such as overpasses and underpasses with fencing can reduce large animal WVCs by over 80% – 100% on average; yet these structures can be costly and there is room for improvement in their design, the use of new materials, adding elements that improve their use by smaller animal species, such as reptiles and amphibians and improving their cost effectiveness. This Transportation Pooled Fund Study, TPF-5(358) (TPF Study), allowed researchers to evaluate the latest information on the effectiveness of 24 different highway mitigation measures designed to decrease collisions with large wildlife, large feral and domestic animals. Also reviewed were these same measures’ ability to protect small mammals, reptiles, and amphibians from collisions. The TPF Study also explored the effectiveness of the 24 measures ability to maintain or enhance habitat connectivity. It conducted 11 different research projects that variously explored a) the costs and benefits of animal-vehicle collisions and the mitigation measures that seek to reduce them, b) the ecological effectiveness of various mitigation measures, and 3) new designs for crossing structures for a variety of species. The project developed a manual of best practices and concluded with a final report.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,006 |
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 ».