The Locations and Drivers of Herpetofaunal Wildlife Road Mortality on Two Highways within the Frontenac Arch, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The mortality of wildlife on roads is an aspect of biological and environmental degradation that is often overlooked amidst the plethora of other threats that exist. Yet it is a very real concern, especially for species that are more susceptible to death on roadways, such as the herpetofauna. In this research, I utilized databases of herpetofauna road mortality from two highways in the Frontenac Arch region in eastern Ontario. Data from regular surveys I conducted on a 38km section of Ontario’s Highway 2 (2016 and 2017), as well as previous surveys conducted on the 37km Thousand Islands Parkway (2008 and 2010) were used to explore where and why mortality is occurring in this area. \nKernel density analysis for the taxonomic groupings included in this research showed that road mortality was not random along the roads and there was spatial clustering in the form of hotspots. The hotspots of every taxonomic group overlapped in the middle of Highway 2, while hotspots on the Thousand Islands Parkway were more variable. There is an expanse of forest and wetland that intersects with the hotspot areas of Highway 2, and there was some activity on the Parkway where the road intersects this forest and wetland, but mortality is not as significantly clustered as on Highway 2. \nRegression tree analyses showed that, across roadways, wetland and water-related variables are important factors influencing the location of frog and toad, turtle, and watersnake mortality. An overarching trend from the results of the regression tree analyses was that mortality was generally higher in areas with lower traffic levels and in areas lacking development such as roads and urbanization. This suggests that populations in these areas may be avoiding roads, or are depressed due to prolonged exposure to roads and high traffic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».