Cost???Benefit Analyses of Mitigation Measures Aimed at Reducing Collisions with Large Ungulates in the United States and Canada: A Decision Support Tool
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
"Wildlife???vehicle collisions, especially with deer (Odocoileus spp.), elk (Cervus elaphus), and moose (Alces alces) are numerous and have shown an increasing trend over the last several decades in the United States and Canada. We calculated the costs associated with the average deer???, elk???, and moose???vehicle collision, including vehicle repair costs, human injuries and fatalities, towing, accident attendance and investigation, monetary value to hunters of the animal killed in the collision, and cost of disposal of the animal carcass. In addition, we reviewed the effectiveness and costs of 13 mitigation measures considered effective in reducing collisions with large ungulates. We conducted cost???benefit analyses over a 75-year period using discount rates of 1%, 3%, and 7% to identify the threshold values (in 2007 U.S. dollars) above which individual mitigation measures start generating benefits in excess of costs. These threshold values were translated into the number of deer???, elk???, or moose???vehicle collisions that need to occur per kilometer per year for a mitigation measure to start generating economic benefits in excess of costs. In addition, we calculated the costs associated with large ungulate???vehicle collisions on 10 road sections throughout the United States and Canada and compared these to the threshold values. Finally, we conducted a more detailed cost analysis for one of these road sections to illustrate that even though the average costs for large ungulate???vehicle collisions per kilometer per year may not meet the thresholds of many of the mitigation measures, specific locations on a road section can still exceed thresholds. We believe the cost???benefit model presented in this paper can be a valuable decision support tool for determining mitigation measures to reduce ungulate???vehicle collisions."
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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 | 0,001 |
| 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