Modified jump-outs for white-tailed deer and mule deer
Notice bibliographique
Résumé
The height of the jump-outs should be low enough for the target species to readily jump down to the safe side, or the habitat side, of the fence. At the same time, the jump-outs should be high enough to discourage animals that are on the habitat side of the fence from jumping up into the fenced road corridor. Previous research along US Hwy 93 North in Montana showed that only about 32% of the mule deer and about 7% of the white-tailed deer that appeared on top of the jump-outs, jumped down to safety. For this project, 10 of the jump-outs along US Hwy 93 North were lowered in height and provided with a bar on top. The height of the bars (made from rebar) and their setback from the vertical face of the jump-outs was adjustable and the researchers applied 4 different treatments: 2 different heights (18 and 15 inches) and 3 different setbacks (4, 12, and 15 inches). The overall effectiveness of the lowered jump-outs in allowing white-tailed deer to jump down, regardless of the height and setback of the bar, was only just above 5% (no improvement). For mule deer the effectiveness of the lowered jump-outs in allowing them to jump down, regardless of the height and setback of the bar, was about 64% (this was double the effectiveness of non-modified jump-outs).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».