Mammals with large home ranges, low reproductive rates and small body sizes are most vulnerable to roads: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In a previous meta‐analysis, mammals with large home ranges, low reproductive rates and large body sizes were found to respond most negatively to roads. However, due to correlations among these traits, it is not known whether these responses were due to a subset or all three traits. We conducted a multiple meta‐regression of the effects of species traits on mammal responses to roads, using data from 92 studies, to determine whether an analysis with a larger sample size and controlling for correlations among traits will support the previous findings. The results reinforce the findings that mammals with larger home ranges and lower reproductive rates respond more negatively to roads. Surprisingly, we found that when controlling for the effects of home range size and reproductive rate, larger mammals respond less negatively to roads than smaller mammals. We speculate that the positive effect of body size is due to driver avoidance of collisions with larger mammals and/or differences in road attraction and car avoidance behaviours of larger versus smaller species that allow larger mammals to extract benefits of roads while avoiding oncoming vehicles We also found high variability of individual responses to roads, above what could be explained by the species traits model, most likely due to site‐ and/or species‐specific characteristics. Synthesis and applications. Road mitigation for mammals should ideally be informed by site‐level knowledge and generally involve prioritizing species with the combination of larger home ranges, lower reproductive rates and smaller body sizes. To protect these vulnerable mammals from roads, we should maintain low road densities and instal small‐mesh mitigation fencing along roads. This differs from current road mitigation efforts which are typically targeted towards large mammals (e.g. large‐mesh fencing along roads) and are often ineffective for smaller mammals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».