Zagotavljanje migracijskih koridorjev za prostoživeče živali na območju železniške infrastrukture
Notice bibliographique
Résumé
Rail transport is considered to be more environmentally friendly, economical and socially acceptable than other types of land transport, especially when compared to road transport. However, it can adversely affect wildlife by creating barriers to their movement, commonly known as the “barrier effect”, and by directly increasing mortality due to collisions with trains. Therefore, it is crucial to plan and implement mitigating measures to ensure ecological connectivity and reduce wildlife mortality caused by rail traffic. The primary focus of such measures should be on preventing animals from accessing and lingering on railway tracks, since trains typically cannot avoid collisions. Measures that effectively reduce the number of collisions without exacerbating the barrier effect are particularly desirable. In this review article, we focused on measures that have been proposed or implemented in railway infrastructure. Additionally, we examine recent research exploring the feasibility of alternative mitigation measures, such as warning systems tested in Canada and Sweden. The second part of the paper presents a proposal for a protocol designed to ensure migration corridors and minimize barrier effects. The protocol was developed based on relevant literature and previous studies, as well as our own experience in planning and implementing monitoring measures to reduce wildlife mortality (with a focus on ungulates) on roads, highways and freeways. It also incorporates an analysis of collisions between wildlife and trains on the Slovenian railways network during a selected five-year period.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».