Dead mammal walking: A month‐long march by a bison (<i>Bison bison</i>) after an ungulate–vehicle collision
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Globally, ungulate–vehicle collisions (UVCs) are a major human safety concern and may also represent a significant source of mortality for some ungulate populations. However, records of UVC based on counts of roadside carcasses or reports by drivers involved in these incidents are assuredly underestimated because not all ungulates struck die immediately or at the roadside or are reported by drivers or authorities. Here, we provide an observation and analysis of the movements of a GPS‐collared bison ( Bison bison ) that was involved in a UVC on the Alaska Highway and died in a thick boreal forest 29 days later. During that time, she moved 49.7 km from where she was hit. Her daily movement rate (in kilometers per hour) and daily net displacement (in kilometers per day) were significantly greater in the 29‐day period before she was struck compared with 29 days afterward. This vivid example illustrates that individuals injured in a UVC can die several weeks later and at a considerable distance from where they were initially struck. Moreover, when they eventually die, it may be where their carcass would not be found or associated with a UVC. Bison are the largest land mammal in North America and perhaps more robust to some lower impact UVC than smaller bodied species. Even so, if not for the GPS collar on this bison, we would have never known the fate of this individual, and the carcass likely never found. Taken together, the movements and final resting place of this bison illuminate how estimates of mortality as a result of UVC can be underestimated when the animal does not die immediately and in a location where it can be found. Given our data, we further urge managers to consider roadside counts of animals killed in UVC as a minimum estimate when considering options for mitigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».