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Enregistrement W650442212

Does Wildlife Transportation Mitigation Make Cents: A Case Study of Highway 3 in the Crowsnest Pass in the Southern Canadian Rockies

2012· article· en· W650442212 sur OpenAlexaboutno aff
Tracy Lee, Anthony P. Clevenger, Clayton D. Apps, Dean Paton, Mike Quinn, Dave Poulton, Robert Ament

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife-Road Interactions and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUngulateWildlifeCarnivoreGeographyWildlife conservationWildlife managementEcologyHabitatPredationBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Highway 3 transportation corridor, including land use and development adjacent to the highway, has been identified as a major challenge to maintaining wildlife connectivity in the southern Canadian Rockies. Highway 3 is a two-lane, east–west highway supporting 6,000 to 9,000 vehicles per day traveling over the Continental Divide at Crowsnest Pass. Wildlife – Vehicle Collisions (WVC’s) involving large mammals along Highway 3 predominantly involve deer; collisions also occur with less common species such as elk, moose, bighorn sheep, grizzly bear, wolf, lynx and cougar. A cost–benefit analysis was conducted using annual rates of WVCs for 31 mitigation emphasis sites identified along Highway 3 in British Columbia and Alberta. Mitigation emphasis sites (MES) were identified based on a synthesis of carnivore and ungulate use of the landscape surrounding Highway 3, the site’s local and regional conservation value, development status of land adjacent to the MES, and the highway mitigation potential. At each MES an analysis of wildlife vehicle collision mortality data was conducted. The number of collisions per kilometer per year involving deer, elk, moose and bighorn sheep were summarized at each mitigation emphasis site and the total cost of the ungulate– vehicle collisions (UVCs) was compiled. Using the UVC rates at each MES, the annual costs of the UVCs were then derived based on each ungulate species’ average cost per collision (i.e., human fatalities and injuries, vehicle damage): deer ($6,617), elk ($17,483), moose ($30,760) and bighorn sheep ($6,617). In British Columbia, total annual costs of UVCs at MES ranged from a low of $1,323 to $28,329 (includes 23 MES). In Alberta, total annual costs of UVCs varied from a low of $6,617 to a high of $31,405 (includes 14 MES)(all figures in 2007 Canadian dollars). A recent cost–benefit analysis for a variety of highway mitigation measures across North America found the average cost of building and maintaining a wildlife underpass with fencing and jumpouts (escape ramps for wildlife) is $18,123 km/yr. Although underpasses are often considered an “expensive” infrastructure investment for wildlife, nearly onethird of the monetary costs for the sites in British Columbia were estimated in excess of $18,123 km/yr and half of the MES in Alberta had estimated annual costs in excess of this threshold number. These costs indicate many of the MES along Highway 3 in the study area are excellent candidates for underpasses or other infrastructure investments. Further, if the underreporting of WVCs were accounted for, then investment in mitigation at even more sites would have been considered cost effective for using infrastructure investments. Focusing highway mitigation efforts in these areas could improve motorist safety, reduce wildlife mortalities, improve habitat linkage and animal movements across Highway 3 and be cost effective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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