f
1
{
f
1
{
            
2
  "access_rights": 
2
  "access_rights": 
            
3
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
3
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
            
4
  "alternate_identifier": "DOI: 10.1111/j.0021-8901.2004.00929.x",
4
  "alternate_identifier": "DOI: 10.1111/j.0021-8901.2004.00929.x",
            
5
  "author": "Malo, J.E., Su\u00e1rez, F. y D\u00edez, A.",
5
  "author": "Malo, J.E., Su\u00e1rez, F. y D\u00edez, A.",
            
6
  "author_name": "Malo, J.E., Su\u00e1rez, F. y D\u00edez, A.",
6
  "author_name": "Malo, J.E., Su\u00e1rez, F. y D\u00edez, A.",
            
7
  "classification_variables": {
7
  "classification_variables": {
            
8
    "es": ""
8
    "es": ""
            
9
  },
9
  },
            
10
  "conforms_to": [
10
  "conforms_to": [
            
11
    "https://www.boe.es/eli/es/res/2013/02/19/(4)"
11
    "https://www.boe.es/eli/es/res/2013/02/19/(4)"
            
12
  ],
12
  ],
            
13
  "contact": [
13
  "contact": [
            
14
    {
14
    {
            
15
      "email": "organismo@example.org",
15
      "email": "organismo@example.org",
            
16
      "name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
16
      "name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
            
17
      "role": 
17
      "role": 
            
18
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
18
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
            
19
      "uri": 
19
      "uri": 
            
20
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
20
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
            
21
      "url": "https://organismo.example.org/"
21
      "url": "https://organismo.example.org/"
            
22
    }
22
    }
            
23
  ],
23
  ],
            
24
  "contact_email": "organismo@example.org",
24
  "contact_email": "organismo@example.org",
            
25
  "contact_name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
25
  "contact_name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
            
26
  "contact_role": 
26
  "contact_role": 
            
27
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
27
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
            
28
  "contact_uri": 
28
  "contact_uri": 
            
29
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
29
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
            
30
  "contact_url": "https://organismo.example.org/",
30
  "contact_url": "https://organismo.example.org/",
            
31
  "created": "2025-05-23",
31
  "created": "2025-05-23",
            
32
  "creator": [
32
  "creator": [
            
33
    {
33
    {
            
34
      "name": "Malo, J.E., Su\u00e1rez, F. y D\u00edez, A."
34
      "name": "Malo, J.E., Su\u00e1rez, F. y D\u00edez, A."
            
35
    }
35
    }
            
36
  ],
36
  ],
            
37
  "creator_user_id": "d24a314a-79ce-48c0-abd9-54cb42706da4",
37
  "creator_user_id": "d24a314a-79ce-48c0-abd9-54cb42706da4",
            
38
  "dataset_scope": "non_spatial_dataset",
38
  "dataset_scope": "non_spatial_dataset",
            
39
  "dcat_type": "http://purl.org/dc/dcmitype/Text",
39
  "dcat_type": "http://purl.org/dc/dcmitype/Text",
            
40
  "encoding": "UTF-8",
40
  "encoding": "UTF-8",
            
41
  "featured": false,
41
  "featured": false,
            
42
  "graphic_overview": 
42
  "graphic_overview": 
            
43
t/b641b190-66dc-4104-99a5-681c869ee748/jpe.2004.41.issue-4.cover.gif",
43
t/b641b190-66dc-4104-99a5-681c869ee748/jpe.2004.41.issue-4.cover.gif",
            
n
44
  "groups": [],
n
44
  "groups": [
            
45
    {
            
46
      "description": "La fragmentaci\u00f3n del h\u00e1bitat se define 
            
47
como el proceso durante el cual una gran extensi\u00f3n de 
            
48
h\u00e1bitat se transforma en una serie de parches m\u00e1s 
            
49
peque\u00f1os de menor superficie total aislados entre s\u00ed por una 
            
50
matriz de h\u00e1bitats distinta de la original",
            
51
      "display_name": "Fragmentaci\u00f3n del h\u00e1bitat",
            
52
      "id": "10439641-6830-4144-a3ab-117add931cd5",
            
53
      "image_display_url": 
            
54
e_2010_UE_Illustr.jpg/320px-Green_infrastructure_2010_UE_Illustr.jpg",
            
55
      "name": "fragmentacion-habitat",
            
56
      "title": "Fragmentaci\u00f3n del h\u00e1bitat"
            
57
    }
            
58
  ],
            
45
  "hvd": "non_hvd",
59
  "hvd": "non_hvd",
            
46
  "id": "1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
60
  "id": "1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
            
47
  "identifier": "1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
61
  "identifier": "1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
            
48
  "inspire_id": "",
62
  "inspire_id": "",
            
49
  "isopen": true,
63
  "isopen": true,
            
50
  "language": 
64
  "language": 
            
51
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/SPA",
65
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/SPA",
            
52
  "license_id": "cc-by",
66
  "license_id": "cc-by",
            
53
  "license_title": "Creative Commons Attribution",
67
  "license_title": "Creative Commons Attribution",
            
54
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by",
68
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by",
            
55
  "lineage_process_steps": [],
69
  "lineage_process_steps": [],
            
56
  "lineage_source": [
70
  "lineage_source": [
            
57
    "Journal of Applied Ecology. Vol. 41",
71
    "Journal of Applied Ecology. Vol. 41",
            
58
    "Num. 4",
72
    "Num. 4",
            
59
    "pags. 701-710"
73
    "pags. 701-710"
            
60
  ],
74
  ],
            
61
  "maintainer": "",
75
  "maintainer": "",
            
62
  "maintainer_name": "",
76
  "maintainer_name": "",
            
63
  "metadata_created": "2026-06-23T15:00:17.549351",
77
  "metadata_created": "2026-06-23T15:00:17.549351",
            
n
64
  "metadata_modified": "2026-06-23T16:13:11.514829",
n
78
  "metadata_modified": "2026-06-25T12:43:13.669236",
            
65
  "metadata_profile": [
79
  "metadata_profile": [
            
66
    "https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/"
80
    "https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/"
            
67
  ],
81
  ],
            
68
  "miteco_data_population": {
82
  "miteco_data_population": {
            
69
    "es": ""
83
    "es": ""
            
70
  },
84
  },
            
71
  "miteco_data_territory": {
85
  "miteco_data_territory": {
            
72
    "es": ""
86
    "es": ""
            
73
  },
87
  },
            
74
  "miteco_dataset_type": 
88
  "miteco_dataset_type": 
            
75
//publications.europa.eu/resource/authority/dataset-type/STATISTICAL",
89
//publications.europa.eu/resource/authority/dataset-type/STATISTICAL",
            
76
  "miteco_geo_level": "1",
90
  "miteco_geo_level": "1",
            
n
77
  "modified": "2026-06-23",
n
91
  "modified": "2026-06-25",
            
78
  "name": "1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
92
  "name": "1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
            
79
  "notes": "Vehicle collisions with wild animals are a serious problem 
93
  "notes": "Vehicle collisions with wild animals are a serious problem 
            
80
that justifies the widespread application of mitigation measures such 
94
that justifies the widespread application of mitigation measures such 
            
81
as road fencing and provision of crossing structures. Models that 
95
as road fencing and provision of crossing structures. Models that 
            
82
predict the best location for mitigation measures can improve wildlife 
96
predict the best location for mitigation measures can improve wildlife 
            
83
survival and road safety.\n A database of 2067 records of 
97
survival and road safety.\n A database of 2067 records of 
            
84
animal\u2013vehicle collisions was used to create two data sets at 
98
animal\u2013vehicle collisions was used to create two data sets at 
            
85
different spatial scales. The first comprised records of road sections 
99
different spatial scales. The first comprised records of road sections 
            
86
of 1 km length with high rates of collision in combination with road 
100
of 1 km length with high rates of collision in combination with road 
            
87
sections with a low number of collisions. The second comprised records 
101
sections with a low number of collisions. The second comprised records 
            
88
of collision and no collision incidence at points on the road system 
102
of collision and no collision incidence at points on the road system 
            
89
at a 0\u00b71\u2010km scale. Logistic regression was used to 
103
at a 0\u00b71\u2010km scale. Logistic regression was used to 
            
90
investigate the relationship between incidence of collision and 
104
investigate the relationship between incidence of collision and 
            
91
measured habitat features in each data set. The models were validated 
105
measured habitat features in each data set. The models were validated 
            
92
with a subset of the original data not used in developing the models. 
106
with a subset of the original data not used in developing the models. 
            
93
Road sections with high collision rates were associated with areas 
107
Road sections with high collision rates were associated with areas 
            
94
having high forest cover, low crop cover, low numbers of buildings and 
108
having high forest cover, low crop cover, low numbers of buildings and 
            
95
high habitat diversity. The fitted model achieved a significant 
109
high habitat diversity. The fitted model achieved a significant 
            
96
predictive success during validation (\u03c72 = 4\u00b782, 1 d.f., P= 
110
predictive success during validation (\u03c72 = 4\u00b782, 1 d.f., P= 
            
97
0\u00b7028), with more than 70% correct classification of cases. 
111
0\u00b7028), with more than 70% correct classification of cases. 
            
98
Specific collision points typically had no guard\u2010rails or lateral 
112
Specific collision points typically had no guard\u2010rails or lateral 
            
99
embankments, were not near underpasses, crossroads or buildings, and 
113
embankments, were not near underpasses, crossroads or buildings, and 
            
100
featured hedges or woodland near the road. The fitted model also 
114
featured hedges or woodland near the road. The fitted model also 
            
101
showed a significant predictive power in validation (64% correct 
115
showed a significant predictive power in validation (64% correct 
            
102
classification, \u03c72 = 9\u00b751, 1 d.f., P= 0\u00b7002) and 
116
classification, \u03c72 = 9\u00b751, 1 d.f., P= 0\u00b7002) and 
            
103
accurately predicted 85\u00b71% of collision points. Synthesis and 
117
accurately predicted 85\u00b71% of collision points. Synthesis and 
            
104
applications. Predictive models of animal\u2013vehicle collision 
118
applications. Predictive models of animal\u2013vehicle collision 
            
105
locations should be used at both a landscape level and a local scale 
119
locations should be used at both a landscape level and a local scale 
            
106
during the process of road design and implementation of mitigation 
120
during the process of road design and implementation of mitigation 
            
107
measures. Modelling of collision risk could inform decisions on road 
121
measures. Modelling of collision risk could inform decisions on road 
            
108
alignment and on the exact location of crossing structures for 
122
alignment and on the exact location of crossing structures for 
            
109
mammals, to improve wildlife survival and road safety. This is the 
123
mammals, to improve wildlife survival and road safety. This is the 
            
110
first study integrating both landscape and local scales of analysis 
124
first study integrating both landscape and local scales of analysis 
            
111
for the variables associated with animal\u2013vehicle collisions.\n 
125
for the variables associated with animal\u2013vehicle collisions.\n 
            
112
Palabras clave: Mitigation",
126
Palabras clave: Mitigation",
            
113
  "notes_translated": {
127
  "notes_translated": {
            
114
    "en": "Vehicle collisions with wild animals are a serious problem 
128
    "en": "Vehicle collisions with wild animals are a serious problem 
            
115
that justifies the widespread application of mitigation measures such 
129
that justifies the widespread application of mitigation measures such 
            
116
as road fencing and provision of crossing structures. Models that 
130
as road fencing and provision of crossing structures. Models that 
            
117
predict the best location for mitigation measures can improve wildlife 
131
predict the best location for mitigation measures can improve wildlife 
            
118
survival and road safety.\n2\n\nA database of 2067 records of 
132
survival and road safety.\n2\n\nA database of 2067 records of 
            
119
animal\u2013vehicle collisions was used to create two data sets at 
133
animal\u2013vehicle collisions was used to create two data sets at 
            
120
different spatial scales. The first comprised records of road sections 
134
different spatial scales. The first comprised records of road sections 
            
121
of 1 km length with high rates of collision in combination with road 
135
of 1 km length with high rates of collision in combination with road 
            
122
sections with a low number of collisions. The second comprised records 
136
sections with a low number of collisions. The second comprised records 
            
123
of collision and no collision incidence at points on the road system 
137
of collision and no collision incidence at points on the road system 
            
124
at a 0\u00b71\u2010km scale. Logistic regression was used to 
138
at a 0\u00b71\u2010km scale. Logistic regression was used to 
            
125
investigate the relationship between incidence of collision and 
139
investigate the relationship between incidence of collision and 
            
126
measured habitat features in each data set. The models were validated 
140
measured habitat features in each data set. The models were validated 
            
127
with a subset of the original data not used in developing the 
141
with a subset of the original data not used in developing the 
            
128
models.\n3\n\nRoad sections with high collision rates were associated 
142
models.\n3\n\nRoad sections with high collision rates were associated 
            
129
with areas having high forest cover, low crop cover, low numbers of 
143
with areas having high forest cover, low crop cover, low numbers of 
            
130
buildings and high habitat diversity. The fitted model achieved a 
144
buildings and high habitat diversity. The fitted model achieved a 
            
131
significant predictive success during validation (\u03c72 = 4\u00b782, 
145
significant predictive success during validation (\u03c72 = 4\u00b782, 
            
132
1 d.f., P= 0\u00b7028), with more than 70% correct classification of 
146
1 d.f., P= 0\u00b7028), with more than 70% correct classification of 
            
133
cases.\n4\n\nSpecific collision points typically had no 
147
cases.\n4\n\nSpecific collision points typically had no 
            
134
guard\u2010rails or lateral embankments, were not near underpasses, 
148
guard\u2010rails or lateral embankments, were not near underpasses, 
            
135
crossroads or buildings, and featured hedges or woodland near the 
149
crossroads or buildings, and featured hedges or woodland near the 
            
136
road. The fitted model also showed a significant predictive power in 
150
road. The fitted model also showed a significant predictive power in 
            
137
validation (64% correct classification, \u03c72 = 9\u00b751, 1 d.f., 
151
validation (64% correct classification, \u03c72 = 9\u00b751, 1 d.f., 
            
138
P= 0\u00b7002) and accurately predicted 85\u00b71% of collision 
152
P= 0\u00b7002) and accurately predicted 85\u00b71% of collision 
            
139
points.\n5\n\nSynthesis and applications. Predictive models of 
153
points.\n5\n\nSynthesis and applications. Predictive models of 
            
140
animal\u2013vehicle collision locations should be used at both a 
154
animal\u2013vehicle collision locations should be used at both a 
            
141
landscape level and a local scale during the process of road design 
155
landscape level and a local scale during the process of road design 
            
142
and implementation of mitigation measures. Modelling of collision risk 
156
and implementation of mitigation measures. Modelling of collision risk 
            
143
could inform decisions on road alignment and on the exact location of 
157
could inform decisions on road alignment and on the exact location of 
            
144
crossing structures for mammals, to improve wildlife survival and road 
158
crossing structures for mammals, to improve wildlife survival and road 
            
145
safety. This is the first study integrating both landscape and local 
159
safety. This is the first study integrating both landscape and local 
            
146
scales of analysis for the variables associated with 
160
scales of analysis for the variables associated with 
            
147
animal\u2013vehicle collisions.",
161
animal\u2013vehicle collisions.",
            
148
    "es": "Vehicle collisions with wild animals are a serious problem 
162
    "es": "Vehicle collisions with wild animals are a serious problem 
            
149
that justifies the widespread application of mitigation measures such 
163
that justifies the widespread application of mitigation measures such 
            
150
as road fencing and provision of crossing structures. Models that 
164
as road fencing and provision of crossing structures. Models that 
            
151
predict the best location for mitigation measures can improve wildlife 
165
predict the best location for mitigation measures can improve wildlife 
            
152
survival and road safety.\n A database of 2067 records of 
166
survival and road safety.\n A database of 2067 records of 
            
153
animal\u2013vehicle collisions was used to create two data sets at 
167
animal\u2013vehicle collisions was used to create two data sets at 
            
154
different spatial scales. The first comprised records of road sections 
168
different spatial scales. The first comprised records of road sections 
            
155
of 1 km length with high rates of collision in combination with road 
169
of 1 km length with high rates of collision in combination with road 
            
156
sections with a low number of collisions. The second comprised records 
170
sections with a low number of collisions. The second comprised records 
            
157
of collision and no collision incidence at points on the road system 
171
of collision and no collision incidence at points on the road system 
            
158
at a 0\u00b71\u2010km scale. Logistic regression was used to 
172
at a 0\u00b71\u2010km scale. Logistic regression was used to 
            
159
investigate the relationship between incidence of collision and 
173
investigate the relationship between incidence of collision and 
            
160
measured habitat features in each data set. The models were validated 
174
measured habitat features in each data set. The models were validated 
            
161
with a subset of the original data not used in developing the models. 
175
with a subset of the original data not used in developing the models. 
            
162
Road sections with high collision rates were associated with areas 
176
Road sections with high collision rates were associated with areas 
            
163
having high forest cover, low crop cover, low numbers of buildings and 
177
having high forest cover, low crop cover, low numbers of buildings and 
            
164
high habitat diversity. The fitted model achieved a significant 
178
high habitat diversity. The fitted model achieved a significant 
            
165
predictive success during validation (\u03c72 = 4\u00b782, 1 d.f., P= 
179
predictive success during validation (\u03c72 = 4\u00b782, 1 d.f., P= 
            
166
0\u00b7028), with more than 70% correct classification of cases. 
180
0\u00b7028), with more than 70% correct classification of cases. 
            
167
Specific collision points typically had no guard\u2010rails or lateral 
181
Specific collision points typically had no guard\u2010rails or lateral 
            
168
embankments, were not near underpasses, crossroads or buildings, and 
182
embankments, were not near underpasses, crossroads or buildings, and 
            
169
featured hedges or woodland near the road. The fitted model also 
183
featured hedges or woodland near the road. The fitted model also 
            
170
showed a significant predictive power in validation (64% correct 
184
showed a significant predictive power in validation (64% correct 
            
171
classification, \u03c72 = 9\u00b751, 1 d.f., P= 0\u00b7002) and 
185
classification, \u03c72 = 9\u00b751, 1 d.f., P= 0\u00b7002) and 
            
172
accurately predicted 85\u00b71% of collision points. Synthesis and 
186
accurately predicted 85\u00b71% of collision points. Synthesis and 
            
173
applications. Predictive models of animal\u2013vehicle collision 
187
applications. Predictive models of animal\u2013vehicle collision 
            
174
locations should be used at both a landscape level and a local scale 
188
locations should be used at both a landscape level and a local scale 
            
175
during the process of road design and implementation of mitigation 
189
during the process of road design and implementation of mitigation 
            
176
measures. Modelling of collision risk could inform decisions on road 
190
measures. Modelling of collision risk could inform decisions on road 
            
177
alignment and on the exact location of crossing structures for 
191
alignment and on the exact location of crossing structures for 
            
178
mammals, to improve wildlife survival and road safety. This is the 
192
mammals, to improve wildlife survival and road safety. This is the 
            
179
first study integrating both landscape and local scales of analysis 
193
first study integrating both landscape and local scales of analysis 
            
180
for the variables associated with animal\u2013vehicle collisions.\n 
194
for the variables associated with animal\u2013vehicle collisions.\n 
            
181
Palabras clave: Mitigation"
195
Palabras clave: Mitigation"
            
182
  },
196
  },
            
183
  "num_resources": 1,
197
  "num_resources": 1,
            
184
  "num_tags": 3,
198
  "num_tags": 3,
            
185
  "organization": {
199
  "organization": {
            
186
    "approval_status": "approved",
200
    "approval_status": "approved",
            
187
    "created": "2026-06-23T14:36:08.942021",
201
    "created": "2026-06-23T14:36:08.942021",
            
188
    "description": "",
202
    "description": "",
            
189
    "id": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
203
    "id": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
            
190
    "image_url": "",
204
    "image_url": "",
            
191
    "is_organization": true,
205
    "is_organization": true,
            
192
    "name": "iepnb",
206
    "name": "iepnb",
            
193
    "state": "active",
207
    "state": "active",
            
194
    "title": "",
208
    "title": "",
            
195
    "type": "organization"
209
    "type": "organization"
            
196
  },
210
  },
            
197
  "owner_org": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
211
  "owner_org": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
            
198
  "private": false,
212
  "private": false,
            
199
  "provenance": {
213
  "provenance": {
            
200
    "en": "",
214
    "en": "",
            
201
    "es": ""
215
    "es": ""
            
202
  },
216
  },
            
203
  "publisher": [
217
  "publisher": [
            
204
    {
218
    {
            
205
      "email": "buzon-bdatos@miteco.es",
219
      "email": "buzon-bdatos@miteco.es",
            
206
      "name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
220
      "name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
            
207
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
221
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
            
208
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
222
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
            
209
Demogr\u00e1fico",
223
Demogr\u00e1fico",
            
210
      "type": "http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
224
      "type": "http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
            
211
      "uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
225
      "uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
            
212
      "url": "https://www.miteco.gob.es/"
226
      "url": "https://www.miteco.gob.es/"
            
213
    }
227
    }
            
214
  ],
228
  ],
            
215
  "publisher_email": "buzon-bdatos@miteco.es",
229
  "publisher_email": "buzon-bdatos@miteco.es",
            
216
  "publisher_name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
230
  "publisher_name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
            
217
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
231
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
            
218
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
232
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
            
219
Demogr\u00e1fico",
233
Demogr\u00e1fico",
            
220
  "publisher_type": 
234
  "publisher_type": 
            
221
"http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
235
"http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
            
222
  "publisher_uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
236
  "publisher_uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
            
223
  "publisher_url": "https://www.miteco.gob.es/",
237
  "publisher_url": "https://www.miteco.gob.es/",
            
224
  "purpose": {
238
  "purpose": {
            
225
    "en": "",
239
    "en": "",
            
226
    "es": ""
240
    "es": ""
            
227
  },
241
  },
            
228
  "reference": [],
242
  "reference": [],
            
229
  "relationships_as_object": [],
243
  "relationships_as_object": [],
            
230
  "relationships_as_subject": [],
244
  "relationships_as_subject": [],
            
231
  "resources": [
245
  "resources": [
            
232
    {
246
    {
            
233
      "access_url": 
247
      "access_url": 
            
234
5013-8385-385863efd165/resource/1709385f-7ab8-48cd-8cf7-ad6efdceea1f",
248
5013-8385-385863efd165/resource/1709385f-7ab8-48cd-8cf7-ad6efdceea1f",
            
235
      "availability": 
249
      "availability": 
            
236
ications.europa.eu/resource/authority/planned-availability/AVAILABLE",
250
ications.europa.eu/resource/authority/planned-availability/AVAILABLE",
            
237
      "cache_last_updated": null,
251
      "cache_last_updated": null,
            
238
      "cache_url": null,
252
      "cache_url": null,
            
239
      "created": "2004-07-01T00:00:00",
253
      "created": "2004-07-01T00:00:00",
            
240
      "dataset_id": "c2d1b562-c8af-40ca-9ad1-6597e5c24442",
254
      "dataset_id": "c2d1b562-c8af-40ca-9ad1-6597e5c24442",
            
241
      "datastore_active": false,
255
      "datastore_active": false,
            
242
      "datastore_contains_all_records_of_source_file": false,
256
      "datastore_contains_all_records_of_source_file": false,
            
243
      "description": "Revista",
257
      "description": "Revista",
            
244
      "download_url": 
258
      "download_url": 
            
245
ls.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.0021-8901.2004.00929.x",
259
ls.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.0021-8901.2004.00929.x",
            
246
      "encoding": "UTF-8",
260
      "encoding": "UTF-8",
            
247
      "format": "HTML",
261
      "format": "HTML",
            
248
      "hash": "",
262
      "hash": "",
            
249
      "id": "1709385f-7ab8-48cd-8cf7-ad6efdceea1f",
263
      "id": "1709385f-7ab8-48cd-8cf7-ad6efdceea1f",
            
250
      "issued": "",
264
      "issued": "",
            
251
      "language": 
265
      "language": 
            
252
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG",
266
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG",
            
253
      "last_modified": null,
267
      "last_modified": null,
            
254
      "license": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
268
      "license": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
            
255
      "license_id": "cc-by",
269
      "license_id": "cc-by",
            
n
256
      "metadata_modified": "2026-06-23T16:13:11.518863",
n
270
      "metadata_modified": "2026-06-25T12:43:13.673589",
            
257
      "mimetype": 
271
      "mimetype": 
            
258
"https://www.iana.org/assignments/media-types/text/html",
272
"https://www.iana.org/assignments/media-types/text/html",
            
259
      "mimetype_inner": null,
273
      "mimetype_inner": null,
            
t
260
      "modified": "2026-06-23",
t
274
      "modified": "2026-06-25",
            
261
      "name": "Acceso al recurso",
275
      "name": "Acceso al recurso",
            
262
      "package_id": "1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
276
      "package_id": "1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
            
263
      "position": 0,
277
      "position": 0,
            
264
      "protocol": null,
278
      "protocol": null,
            
265
      "resource_type": null,
279
      "resource_type": null,
            
266
      "rights": 
280
      "rights": 
            
267
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
281
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
            
268
      "size": 0,
282
      "size": 0,
            
269
      "state": "active",
283
      "state": "active",
            
270
      "status": "http://purl.org/adms/status/Completed",
284
      "status": "http://purl.org/adms/status/Completed",
            
271
      "url": 
285
      "url": 
            
272
ls.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.0021-8901.2004.00929.x",
286
ls.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.0021-8901.2004.00929.x",
            
273
      "url_type": null
287
      "url_type": null
            
274
    }
288
    }
            
275
  ],
289
  ],
            
276
  "schemingdcat_xls_metadata_template": false,
290
  "schemingdcat_xls_metadata_template": false,
            
277
  "source": "",
291
  "source": "",
            
278
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
292
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
            
279
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
293
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
            
280
27.64]]]}",
294
27.64]]]}",
            
281
  "spatial_coverage": [
295
  "spatial_coverage": [
            
282
    {
296
    {
            
283
      "bbox": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
297
      "bbox": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
            
284
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
298
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
            
285
27.64]]]}",
299
27.64]]]}",
            
286
      "centroid": "{\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [-6.92, 
300
      "centroid": "{\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [-6.92, 
            
287
35.715]}",
301
35.715]}",
            
288
      "text": "Espa\u00f1a",
302
      "text": "Espa\u00f1a",
            
289
      "uri": 
303
      "uri": 
            
290
ttp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a"
304
ttp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a"
            
291
    }
305
    }
            
292
  ],
306
  ],
            
293
  "spatial_resolution_in_meters": "",
307
  "spatial_resolution_in_meters": "",
            
294
  "spatial_uri": 
308
  "spatial_uri": 
            
295
tp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a",
309
tp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a",
            
296
  "state": "active",
310
  "state": "active",
            
297
  "study_variables": {
311
  "study_variables": {
            
298
    "es": ""
312
    "es": ""
            
299
  },
313
  },
            
300
  "tag_uri": [
314
  "tag_uri": [
            
301
    
315
    
            
302
tp://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/environment"
316
tp://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/environment"
            
303
  ],
317
  ],
            
304
  "tags": [
318
  "tags": [
            
305
    {
319
    {
            
306
      "display_name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
320
      "display_name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
            
307
      "id": "629c6d17-b04f-404c-900a-8c31fae0ecc4",
321
      "id": "629c6d17-b04f-404c-900a-8c31fae0ecc4",
            
308
      "name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
322
      "name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
            
309
      "state": "active",
323
      "state": "active",
            
310
      "vocabulary_id": null
324
      "vocabulary_id": null
            
311
    },
325
    },
            
312
    {
326
    {
            
313
      "display_name": "fragmentacion",
327
      "display_name": "fragmentacion",
            
314
      "id": "627f9c0a-a199-4c69-b563-0c8d626e3194",
328
      "id": "627f9c0a-a199-4c69-b563-0c8d626e3194",
            
315
      "name": "fragmentacion",
329
      "name": "fragmentacion",
            
316
      "state": "active",
330
      "state": "active",
            
317
      "vocabulary_id": null
331
      "vocabulary_id": null
            
318
    },
332
    },
            
319
    {
333
    {
            
320
      "display_name": "mitigacion",
334
      "display_name": "mitigacion",
            
321
      "id": "0a56b297-9799-4066-b975-b22aa29720f4",
335
      "id": "0a56b297-9799-4066-b975-b22aa29720f4",
            
322
      "name": "mitigacion",
336
      "name": "mitigacion",
            
323
      "state": "active",
337
      "state": "active",
            
324
      "vocabulary_id": null
338
      "vocabulary_id": null
            
325
    }
339
    }
            
326
  ],
340
  ],
            
327
  "thematic_area": [
341
  "thematic_area": [
            
328
    "especies_silvestres"
342
    "especies_silvestres"
            
329
  ],
343
  ],
            
330
  "theme_es": [
344
  "theme_es": [
            
331
    "http://datos.gob.es/kos/sector-publico/sector/medio-ambiente"
345
    "http://datos.gob.es/kos/sector-publico/sector/medio-ambiente"
            
332
  ],
346
  ],
            
333
  "title": "Can we mitigate animal\u2013vehicle accidents using 
347
  "title": "Can we mitigate animal\u2013vehicle accidents using 
            
334
predictive models?",
348
predictive models?",
            
335
  "title_translated": {
349
  "title_translated": {
            
336
    "en": "",
350
    "en": "",
            
337
    "es": "Can we mitigate animal\u2013vehicle accidents using 
351
    "es": "Can we mitigate animal\u2013vehicle accidents using 
            
338
predictive models?"
352
predictive models?"
            
339
  },
353
  },
            
340
  "topic": 
354
  "topic": 
            
341
"http://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/biota",
355
"http://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/biota",
            
342
  "type": "dataset",
356
  "type": "dataset",
            
343
  "url": 
357
  "url": 
            
344
//iepnb.es:443/catalogo/dataset/1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
358
//iepnb.es:443/catalogo/dataset/1451a77e-d8e7-5013-8385-385863efd165",
            
345
  "version": "",
359
  "version": "",
            
346
  "version_notes": {
360
  "version_notes": {
            
347
    "en": "",
361
    "en": "",
            
348
    "es": ""
362
    "es": ""
            
349
  }
363
  }
            
350
}
364
}