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Enregistrement W4318833443 · doi:10.15788/ndot2022.06

Long-term responses of an ecological community to highway mitigation measures

2022· report· en· W4318833443 sur OpenAlexfundno aff
Adam T. Ford, Marcel P. Huijser, Anthony P. Clevenger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOregon Department of TransportationNevada Department of TransportationArizona Department of TransportationNew Mexico Department of TransportationParks CanadaMinnesota Department of TransportationFederal Highway AdministrationMichigan Department of TransportationU.S. Department of Transportation
Mots-clésFencingWildlifeHabitatGeographyCarnivoreEcologyTerm (time)Environmental resource managementEnvironmental sciencePredationComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In road mitigation systems characterized by multiple wildlife crossing structures (CS) and multiple-focal species, these species-specific design criteria are important to meeting management goals. CS types and locations are fixed in place and cannot be manipulated experimentally; long term studies may offer the best chance to inform evidence-based designs for new CS projects in the future. Long-term data from Banff National Park are uniquely posed to answer these critical questions. More recently, highway mitigation along US93 in Montana provides an additional case study with which to understand the responses of large animals to different CS designs. The purpose of this study is to identify factors affecting movement of large mammals through CS using data sets from both mitigation projects. Year-round monitoring of CS use was used in an analytical framework to address questions regarding species-specific and community level use of CS; design and habitat factors that best explain species-specific variation; and whether importance of design parameters changes over time. Over the 17 years of the Banff study, and the six years of the Montana study, CS facilitated over 200,000 crossing events at 55 locations. There were significant changes in annual crossing events over time. Variables associated with CS passage rates were species specific, but aligned with a few clusters of preference. With the exception of coyotes, all large carnivore species preferred open span bridges or overpasses to other CS types. In Montana, fencing was positively associated with passage rates for black bears and cougars. We found that wider CS tend to be preferred by most species, irrespective of their location. We also found that wider CS tend to have shorter ‘adaptation’ curves than narrower ones for grizzly bears, coyotes, cougars, and moose. Depending on the heterogeneity of the landscape near the highway, more CS may not create more crossing opportunities if local habitat conditions do not favor animals’ access to the road. At the scale of ecological communities, the flows of mass and energy are likely enough to alter the distribution of ecological processes in the Banff and Montana ecosystems. Our results highlight the value of long-term monitoring for assessing the effectiveness of mitigation measures. Our work confirms the species-specific nature of measure CS performance, leading to our primary recommendation that a diversity of CS designs be considered an essential part of a well-designed mitigation system for the large mammals of western North America. Short-term monitoring efforts may fail to accurately portray the ecological benefits of mitigation for populations and ecological communities. Our results will help to inform design and aid in the establishment of robust, long-term performance measures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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