Effects of Roads and Traffic on Wildlife Populations and Landscape Function Road Ecology is Moving toward Larger Scales
Notice bibliographique
Résumé
Road ecology has developed into a significant branch of ecology with steady growth in the number of refereed journal articles, books, conferences, symposia, and “best practice” guidelines being produced each year. The main objective of this special issue of Ecology and Society is to highlight the need for studies that document the population, community, and ecosystem-level effects of roads and traffic by publishing studies that document these effects. It became apparent when compiling this special issue that there is a paucity of studies that explicitly examined higher order effects of roads and traffic. No papers on landscape function or ecosystem-level effects were submitted, despite being highlighted as a priority for publication. The 17 papers in this issue, from Australia, Canada, the Netherlands, and USA, all deal to some extent with either population or community-level effects of roads and traffic. Nevertheless, many higher order effects remain unquantified, and must become the focus of future studies because the complexity and interactions among the effects of roads and traffic are large and potentially unexpected. An analysis of these complex interrelations requires systematic research, and it is necessary to further establish collaborative links between ecologists and transportation agencies. Many road agencies have “environmental sustainability” as one of their goals and the only way to achieve such goals is for them to support and foster long-term and credible scientific research. The current situation, with numerous small-scale projects being undertaken independently of each other, cannot provide the information required to quantify and mitigate the negative effects of roads and traffic on higher levels. The future of road ecology research will be best enhanced when multiple road projects in different states or countries are combined and studied as part of integrated, well-replicated research projects.
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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 | 0,000 | 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) | 0,009 | 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 ».