Mapping roadless areas in regionswith contrasting human footprint
Notice bibliographique
Résumé
In an increasingly human- and road-dominated world, the preservation of functional ecosystems has become highly relevant. While the negative ecological impacts of roads on ecosystems are numerous and well documented, roadless areas have been proposed as proxy for functional ecosystems. However, their potential remains underexplored, partly due to the incomplete mapping of roads. We assessed the accuracy of roadless areas identification using freely available road-data in two regions with contrasting levels of anthropogenic influence: boreal Canada and temperate Central Europe (Poland, Slovakia, Czechia, and Hungary). Within randomly selected circular plots (per region and country), we visually examined the completeness of road mapping using OpenStreetMap 2020 and assessed whether human influences affect mapping quality using four variables. In boreal Canada, roads were completely mapped in 3% of the plots, compared to 40% in Central Europe. Lower Human Footprint Index and road density values were related to greater incompleteness in road mapping. Roadless areas, defined as areas at least 1 km away from any road, covered 85% of the surface in boreal Canada (mean size ± s.d. = 272 ± 12,197 km2), compared to only 0.4% in temperate Central Europe (mean size ± s.d. = 0.6 ± 3.1 km2). By visually interpreting and manually adding unmapped roads in 30 randomly selected roadless areas from each study country, we observed a similar reduction in roadless surface in both Canada and Central Europe (27% vs 28%) when all roads were included. This study highlights the urgent need for improved road mapping techniques to support research on roadless areas as conservation targets and surrogates of functional ecosystems. Roadless areas, OpenStreetMap, Road mapping, Road ecology, Anthropogenic impact, Human footprint index, Human modification index, Travel time to major cities
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».