Are roadkill hotspots the best places to mitigate for road mortality?
Notice bibliographique
Résumé
The common approach for mitigating the effects of road mortality is to install fencing at roadkill hotspots, where the most animals are being hit by vehicles.However, this approach could be missing populations that were previously depleted by heavy roadkill.Instead, mitigation could be targeted to "habitat-traffic hotspots," where high-quality habitat is intersected by a hightraffic road and where per capita road mortality is highest.We compared mitigation sites for amphibians, mammals, and reptiles using roadkill hotspots and habitat-traffic hotspots along 77.6-km of roads near Ottawa, Canada.We found that roadkill hotspots and habitat-traffic hotspots did not generally coincide, especially for reptiles and mammals.This means that roadkill hotspots may not be the best method for identifying mitigation sites if the objective is to install fencing where they can most effectively mitigate the population-level effects of roadkill. List of AppendicesAppendix A. Road mortality survey data table.Road surveys were completed along road segments once per week for a total of 15 weeks from May 10 th to August 19 th , 2021.Surveys were completed on weekdays between 7:00-18:00.Road segments were grouped into 3 geographic areas (A, B, and C) and we varied the order that areas and segments within areas were surveyed each week.Survey forms were completed at the start of each road mortality survey to record the date of the survey, start time, the area, the road segment name (1 of 39), the air temperature at the start of the survey (Celcius), the cloud cover in % (rounded to the nearest 10%), the wind level (Beaufort scale), precipitation (none, light, medium, heavy, snow), and whether it had rained in the last 24 hours.Each survey has a unique survey-ID which can be related to individual roadkill observations...............
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».