Using dietary analyses to reduce therisk of wildlife–aircraft collisions
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife-Aircraft collisions (wildlife strikes) pose a serious safety risk to aircraft and cost civil aviation >$614 million annually in the United States (Dale 2009, Dolbeer et al. 2009). Over 89,700 wildlife strikes with civil aircraft were reported to the U.S. Federal Aviation Administration (FAA) during 1990 to 2008 (Dolbeer et al. 2009). Aircraft collisions with birds accounted for 97% of the reported strikes (Dolbeer et al. 2009). Gulls (Larus spp.), waterfowl, such as Canada geese (Branta canadensis), raptors (hawks and owls), blackbirds, and European starlings (Sturnus vulgaris) are the species of most concern at airports (Dolbeer et al. 2000, Dolbeer and Wright 2009). Analyzing information from the FAA’s National Wildlife Strike Database regarding wildlife strikes with civil aircraft, Dolbeer (2006) found that 74% of all wildlife strikes were at altitudes of ≤125 m above ground level (AGL) and suggested that most wildlife strikes occur within the airport environment. Sound management techniques that reduce bird numbers in and around airports are therefore critical for safe airport operations. Large-scale killing of birds to solve conflicts oft en is undesirable or impractical (Dolbeer 1986, Dolbeer et al. 1997). Nonlethal frightening techniques to keep birds away from airports are available (Marsh et al. 1991, Cleary 1994), but they can be cost-prohibitive or only temporarily effective (Dolbeer et al. 1995, Washburn et al. 2006, Baxter and Allan 2008). Habitat management within airport environments is the most important long-term component of an integrated approach to reduce the use of airfields by birds and mammals that pose hazards to aviation (Transport Canada 1994, Washburn and Seamans 2004, Cleary and Dolbeer 2005, Washburn et al. 2007).
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».