Notice bibliographique
Résumé
Roads have pervasive impacts on wildlife, including habitat loss and fragmentation, road mortality, habitat pollution and increased human use of habitats surrounding them. However, the effects of roads on interspecific interactions are less understood. Here we provide a synthesis of the existing literature on how species interactions may be disrupted by roads, identify knowledge gaps, and suggest avenues for future research and conservation management. We conducted a systematic search using the Web of Science database for each species interaction (predation, competition, mutualism, parasitism, commensalism and amensalism). These searches yielded 2144 articles, of which 195 were relevant to our topic. Most of these studies focused on predation (50%) or competition (24%), and less frequently on mutualism (17%) or, parasitism (9%). We found no studies on commensalism or amensalism. Studies were biased towards mammals from high-income countries, with most conducted in the USA (34%) or Canada (18%). Our literature review identified several patterns. First, roads disrupt predator-prey relationships, usually with negative impacts on prey populations. Second, new disturbed habitats created in road corridors often benefit more competitive species, such as invasive species, although some native or endangered species can also thrive there. Third, roads degrade mutualistic interactions like seed dispersal and pollination. Fourth, roads can increase parasitism rates, although the intensity of the alteration is species specific. To reduce the negative impacts of roads on interspecific interactions, we suggest the following management actions: (i) verges should be as wide and heterogenous as possible, as this increases microhabitat diversity, thus enhancing ecosystem services like pollination and seed dispersal; (ii) combining different mowing regimes can increase the complexity of the habitat corridor, enabling it to act as a habitat for more species; (iii) the use of de-icing salts should be gradually reduced and replaced with less harmful products or maintenance practices; (iv) wildlife passes should be implemented in groups to reduce animal concentrations inside them; (v) periodic removal of carcasses from the road to reduce the use of this resource by wildlife; and (vi) implementation of traffic-calming schemes could enhance interspecific interactions like pollination and avoid disruption of predator-prey relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».