Weaving Indigenous knowledge and western science to investigate the impacts of railways on wildlife
Notice bibliographique
Résumé
Railways have been documented to cause mortalities for many different species, but overall, the ecological impacts of railways are under-researched and poorly understood. To date, railway ecology research has mainly focused on large mammals, but to develop effective railway mitigation, it is important to understand risks for underrepresented taxa. My aim was to use a Two-Eyed Seeing approach that weaved Indigenous knowledge and western science to improve understanding of railway ecology for understudied species and to help guide future mitigation efforts. In partnership with two First Nations, community members were invited to share Indigenous knowledge (IK) of wildlife-railway interactions to inform study design, then I conducted weekly visual surveys over three field seasons along two 3.6 km sections of railway in Eastern Georgian Bay, Ontario, recording the locations of live and dead wildlife. I recorded 462 observations of individuals from 42 different species, of which 76% were found dead, and 24% were encountered alive, findings complemented by shared IK. Reptiles and amphibians were the most severely impacted taxa, accounting for 87% of observed mortalities. Additionally, I identified hotspots of turtle and anuran interactions, and found that the locations of interactions were related to adjacent habitat use and railway features. Ultimately, this study highlights the value of collaborative research that uses complementary knowledge systems, indicates that reptiles and amphibians may be particularly susceptible to railway mortality, and identifies areas to target future mitigation both locally and in relation to broad scale landscape features for turtles and anurans.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».