<b>Assessing the Behavioral Responses of Canada Geese to Lights Tuned to their Visual Systems: Implications for Bird-Aircraft Collisions</b>
Notice bibliographique
Résumé
Collisions between birds and aircraft are a source of avian mortality, cause substantial economic damage, and are a major safety hazard for the global aviation industry. The theoretical frameworks attempting to explain animal behavioral responses to approaching high-speed vehicles are scarce. Some potential theoretical frameworks to apply have been developed for responses to natural predators. While both share similar principles, such as detection always precedes escape and escape responses require time to both initiate an enact (Chapter 1), antipredator theory is severely limited in the ability to predict behavioral responses to high-speed vehicles primarily because of the little time animals have to enact a response after such detection occurs (Chapter 1). A potential solution to mitigate the negative effects of vehicle approach speed is the use of lighting onboard a vehicle to increase the distance a threat is detected providing the animal with more time to escape. We assessed the behavioral responses of Canada geese (Branta canadensis), a frequently struck species capable of causing substantial damage, to lights of high chromatic contrast specific to their visual physiology. We first evaluated behavioral responses of different wavelengths of high chromatic contrast and identified that blue wavelengths tended to elicit avoidance responses over repeated exposures (Chapter 2). Subsequently, we assessed how the presence of high chromatic contrast blue lights influenced both goose detection and escape responses to an approaching aircraft (i.e., a drone or UAS) (Chapter 3). We found that lights of high chromatic contrast indeed resulted in early detection, but that also translated to earlier escape (Chapter 3). Lastly, we developed a model to answer a large outstanding question relevant to the use of lights to mitigate animal vehicle collisions: the distance at which a bird detects a light source (Chapter 4). Generally, our results suggest that the distance the avian visual system detects a light source increases as photon intensity increases but the magnitude of the increase heavily depends on light wavelength, the prevailing visibility, and ambient light conditions. Our research results are particularly relevant for the airline industry as well as low-altitude aircraft technology coming in the coming years.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».