Réactions comportementales de l’orignal à la présence d’un réseau routier dans un milieu forestier
Bibliographic record
Abstract
Les accidents routiers impliquant l’orignal engendrent des dégâts matériels coûteux et peuvent causer des pertes de vies humaines. Nous avons étudié le comportement de l’orignal près des routes afin de développer des mesures d’atténuation pour réduire le nombre d’accidents routiers avec cette espèce. Nous avons muni plusieurs orignaux de colliers GPS entre 2003 et 2006 dans le nord de la réserve faunique des Laurentides, où se trouvent deux routes principales asphaltées et un réseau de chemins forestiers. Les axes routiers, même les chemins forestiers où le trafic était faible, furent généralement évités par les orignaux. Nos résultats suggèrent que la fréquentation par l’orignal des abords de routes pavées s’explique par la présence de sodium dans les mares d’eau stagnante. Cependant, la fréquentation des routes par l’orignal n’a pas augmenté en période d’abondance d’insectes piqueurs. Les abords des routes asphaltées ont généralement été visités au printemps et en été, périodes durant lesquelles les besoins en sodium de l’orignal sont les plus élevés. La présence de mares salines en bordure des routes augmente le risque de collision avec un orignal. L’élimination de ces mares pourrait donc améliorer sensiblement la sécurité routière, mais l’efficacité de cette approche à long terme n’est pas connue.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".