Notice bibliographique
Résumé
Wildlife collisions on Ontario's highways are an increasing problem. It is estimated that each year, approximately 14,000 (6%) of Ontario's vehicle collisions involve wildlife. Approximately 10% of these occur in Northeastern Region with an estimated cost of $110 million per year. The science of wildlife-vehicle collision mitigation is emerging and as such trials are still being completed to demonstrate the effectiveness of various mitigation strategies and techniques in specific terrain and conditions. In addition, the collection of wildlife collision data is based on reported collisions and does not include more minor collisions or all collisions with large commercial traffic. The aforementioned factors present challenges in addressing wildlife-vehicle collisions, particularly when the implementation of mitigation is costly. Northeastern Region MTO has struck a Wildlife Mitigation Team to begin to systematically address priority wildlife collision locations. The group has taken several approaches to addressing collisions which include strengthening data collection and analysis, provision of grade-separated crossing opportunities, installation of wildlife fencing, installation of wildlife reflectors and plans for the use of technologies such as the Radio-Activated Detection System or similar. Included in these efforts is a Sharepoint website accessible to the environmental function where experiences with mitigation techniques can be documented. The purpose of this paper is to present the efforts to date and experiences of the Wildlife Mitigation Team, including challenges encountered and lessons learned. This project was nominated for the TAC 2008 Environmental Achievement Award.
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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 | 0,000 | 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 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 ».