Behaviours of moose at roadside mineral licks in British Columbia: Implications for moose-vehicle collisions
Notice bibliographique
Résumé
Moose (Alces americanus) visit roadside mineral licks (RMLs; areas of roadside ditches where de-icing salts accumulate in spring) to obtain minerals that may be otherwise lacking in their diet. When moose use road corridors to access salts, they become hazards to motorists. Moose use of RMLs is dependent on season and time of day, but specific patterns of use and associated behaviours that may influence moose-vehicle collision risk are unknown. We used video-enabled camera traps, analysis of variance, and generalized additive mixed models to record, review, interpret, classify, and analyze the behaviours of adult moose between July 2012—July 2020 at five RMLs in north-central British Columbia. Monthly visitation rates to RMLs peaked in mid-summer which corresponds with the summer peak in moose-vehicle collisions in the study area. Bi-hourly visitation rates peaked at night. Vigilance and licking were the most common of many behaviours recorded. Cows with young spent the most time at RMLs, followed by bulls, then solitary cows. Proportion of time spent vigilant peaked in May, licking peaked in June. Time spent licking was highest for bulls, followed by cows with young, then solitary cows. Research into complex and interacting factors such as traffic volume and flow, driver visibility and awareness of moose, and various methods for de-icing roads is further required to determine robust means of mitigating the risk of moose-vehicle collisions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».