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Enregistrement W7084580731 · doi:10.5061/dryad.1g1jwsv9v

Mammals with large home ranges, low reproductive rates, and small body sizes are most vulnerable to roads: A meta-analysis

2025· dataset· en· W7084580731 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensConcordia UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMammalRange (aeronautics)Reproductive successReproductionAttractionHome range

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a previous meta-analysis, mammals with large home ranges, low reproductive rates, and large body sizes were found to respond most negatively to roads. However, due to correlations among these traits, it is not known whether these responses were due to a subset or all three traits. We conducted a multiple meta-regression of the effects of species traits on mammal responses to roads, using data from 92 studies, to determine whether an analysis with a larger sample size and controlling for correlations among traits will support the previous findings. The results reinforce the findings that mammals with larger home ranges and lower reproductive rates respond more negatively to roads. Surprisingly, we found that when controlling for the effects of home range size and reproductive rate, larger mammals respond less negatively to roads than smaller mammals. We speculate that the positive effect of body size is due to driver avoidance of collisions with larger mammals and/or differences in road attraction and car avoidance behaviors of larger vs. smaller species that allow larger mammals to extract benefits of roads while avoiding oncoming vehicles. We also found high variability of individual responses to roads, above what could be explained by the species traits model, most likely due to site and/or species-specific characteristics. Synthesis and applications: Road mitigation for mammals should ideally be informed by site level knowledge and generally involve prioritizing species with the combination of larger home ranges, lower reproductive rates, and smaller body sizes. To protect these vulnerable mammals from roads, we should maintain low road densities and install small-mesh mitigation fencing along roads. This differs from current road mitigation efforts which are typically targeted towards large mammals (e.g., large-mesh fencing along roads) and are often ineffective for smaller mammals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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