A Local Community Monitors Wildlife along a Major Transportation Corridor
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 how a local community monitors wildlife along a major transportation corridor is from a book on highways, wildlife, and habitat connectivity. The authors stress that the successful development of wildlife transportation mitigation strategies requires access to timely, accurate information on the spatial and temporal movement patterns of wildlife. They describe the citizen science framework established by the Miistakis Institute for wildlife and transportation issues in the Crowsnest Pass of the Canadian Rocky Mountains. The Crowsnest corridor consists of a two-lane highway, a railway line, and five principle settlements. The Road Watch model was developed to create a valuable data set of large mammal observations for use by decision makers and the community; to highlight the value of data collected by volunteers to the local community, decision makers, and the academic community; and to create an environment where citizens can learn and share knowledge about local wildlife and conservation issues (i.e., community capacity building). Citizens can contribute to Road Watch in three ways: submit observations through an interactive Web-based mapping tool; report through a telephone hotline; and participate in systematic wildlife surveys of the Crowsnest corridor using a handheld Global Positioning System (GPS) unit that has a species key pad. The authors discuss some of the challenges that are typical of citizen science projects, including data accuracy concerns, the opportunistic nature of data collection, and sustaining volunteer participation. The dataset created has been used to inform numerous conservation planning processes. The authors conclude that Road Watch is a successful model for increasing individual knowledge on wildlife movement and collision zones in the region. A qualitative study done to evaluate the project suggests that participation has resulted in some behavioral change, including self-described changes in driving behavior.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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