Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This chapter on reducing wildlife-vehicle collisions is from a book on highways, wildlife, and habitat connectivity. The authors describe 41 different types of mitigation measures or different combinations of mitigation measures aimed at reducing collisions with large, wild ungulates in the United States and Canada, including deer. For each measure, they discuss the estimated effectiveness. Some of the measures (n = 16) are aimed at influencing driver behavior and some (n = 25) at influencing animal behavior. Mitigation measures aimed at influencing driver behavior include public information and education, various types of permanent warning signs, seasonal warning signs, animal detection systems, measures that increase the visibility for drivers, measures that reduce traffic volume, temporary road closures, reduced vehicle speed, and wildlife crossing assistants. Mitigation measures aimed at influencing animal behavior include measures directed at scaring ungulates away from the road and road corridor, alerting them to approaching traffic, reducing the attractiveness of the road or road sides, increasing the attractiveness of areas away from the road, providing them with a resting area when crossing multiple lanes of traffic, pathways that allow animals to escape from the road corridor, population size reduction efforts, physical barriers that keep animals off the road, and elevating or tunneling roads. The authors conclude that long bridges and tunnels, wildlife fencing in combination with underpasses and overpasses, and animal detection systems, with or without wildlife fencing, are among the most effective measures to reduce collisions with large ungulates.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle