A spatiotemporal analysis of ungulate–vehicle collision hotspots in response to road construction and realignment
Notice bibliographique
Résumé
Although roads are central to human society, they have many negative environmental impacts and create risk for traveling motorists. Our aim was to evaluate the spatiotemporal evolution of ungulate–vehicle collision (UVC) hotspots in response to major road construction. We examined two different locations and scales in the province of Alberta, Canada: (1) a highway bypass adjacent to a large city with 4.5 km of wildlife mitigation measures (wildlife fencing and two underpasses) and (2) 55 km of rural highway that was converted from a two-lane to a four-lane divided highway. Using government police collision and carcass data (2000–2021), before-after and control-impact analyses were used to assess changes in UVC rates. Our approach is novel in that we tested the paired use of a clustering method known as kernel density estimation plus and a spatiotemporal stepwise modification of this method to monitor UVC hotspots. By monitoring UVCs over space and time, we could identify stable vs. ephemeral UVC hotspots, a fence-end effect, and a barrier effect due to traffic volume, and we could explore hotspot stability before and after construction. The wildlife mitigation measures along the highway bypass resulted in 86% fewer UVCs compared to an unmitigated highway. At a larger scale, however, net benefits were affected by road density. The construction of a four-lane divided highway with no wildlife mitigation measures and an increase in the posted speed limit resulted in a slight increase in UVCs and the reemergence of the majority of historical UVC hotspots. Our analysis highlighted the need to incorporate wildlife considerations at a variety of scales throughout the transportation planning and mitigation evaluation process.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».