Session The Economics of Mitigation and Cost-Effective Strategies Abstract COST JUSTIFICATION AND EXAMPLES OF COST-BENEFIT ANALYSES OF MITIGATION MEASURES
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife-vehicle collisions, especially with deer (Odocoileus spp.), elk (Cervus elaphus) and moose (Alces alces) are numerous and have shown an increasing trend over the last several decades in the United States and Canada. We calculated the costs associated with the average deer- ($6,617), elk- ($17,483) and moose-vehicle collision ($30,760), including vehicle repair costs, human injuries and fatalities, towing, accident attendance and investigation, monetary value to hunters of the animal killed in the collision, and cost of disposal of the animal carcass. In addition, we reviewed the effectiveness and costs of 13 mitigation measures considered effective in reducing collisions with large ungulates We conducted cost-benefit analyses over a 75-year period using discount rates of 1%, 3 % and 7 % to identify the threshold values (in 2007 $) above which individual mitigation measures start generating benefits in excess of costs. These threshold values were translated into the number of deer-, elk-, or moose-vehicle collisions that need to occur per kilometer per year for a mitigation measure to start generating economic benefits in excess of costs. For example, we calculated that wildlife exclusion fencing in combination with large mammal underpasses (one every 2 km) and wildlife jump-outs generates economic benefits if the pre-mitigation collisions are greater than 3.2 deer, 1.2 elk, or
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,002 |
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 ».