Assessing the connectivity value of roadway structures for terrestrial mammals across the Northern Appalachian forest of Vermont
Notice bibliographique
Résumé
Landscape connectivity is often negatively impacted by road networks that fragment habitat and result in genetic and demographic consequences for wildlife. Existing roadway structures like bridges, culverts, and underpasses can facilitate connectivity and reduce the barrier effect of roads by providing less risky areas for animals to cross. Estimating areas of high wildlife movement near roads is beneficial for prioritizing transportation investments for wildlife. We used an omnidirectional circuit theory approach to model the movements of eight terrestrial mammal species across the state of Vermont, a forested region central to the globally important Northern Appalachian ecoregion. We combined expert-derived landscape resistance surfaces with wildlife occurrence data to develop species-specific connectivity models at statewide (23,873 km2, 30 m resolution) and roadway structure (100 m radius around 5,912 structures, 0.5 m resolution) scales. The flow of animal movement across the landscape, depicted as electrical current density, was highest for forest-obligate species along the forested, mid-elevation foothills of the Green Mountains in central Vermont and lowest in the agricultural Champlain Valley; however, for more urban- and agriculture-adapted species, flow was highest in developed areas and lower elevation valleys. Average current density was highest for black bear (Ursus americanus), and lowest for striped skunk (Mephitis mephitis) at the statewide scale and highest for raccoon (Procyon lotor) and lowest for moose (Alces alces) at the finer structure scale. Results at both scales revealed different patterns of expected animal movement that reflect the relative extent of connectivity. We then scored connectivity for each structure across all species by combining both scales using four different methods to capture a range of management interests. Rankings varied greatly depending on the method used, highlighting the need to clearly articulate objectives when scoring structures or other features in a landscape. Resistance, occupancy, and current maps also indicated the broad importance of intact forest for connectivity and may be particularly important for identifying priority regions for protection under Vermont's Community Resilience and Biodiversity Protection Act that mandates protecting 50% of the state by 2050.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».