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": "ISBN: 978-972-778-182-9",
4
  "alternate_identifier": "ISBN: 978-972-778-182-9",
            
5
  "author": "Grilo, C., Koroleva, E., Andr\u00e1\u0161ik, R., 
5
  "author": "Grilo, C., Koroleva, E., Andr\u00e1\u0161ik, R., 
            
6
B\u00edl, M. y Gonz\u00e1lez-Su\u00e1rez, M.",
6
B\u00edl, M. y Gonz\u00e1lez-Su\u00e1rez, M.",
            
7
  "author_name": "Grilo, C., Koroleva, E., Andr\u00e1\u0161ik, R., 
7
  "author_name": "Grilo, C., Koroleva, E., Andr\u00e1\u0161ik, R., 
            
8
B\u00edl, M. y Gonz\u00e1lez-Su\u00e1rez, M.",
8
B\u00edl, M. y Gonz\u00e1lez-Su\u00e1rez, M.",
            
9
  "classification_variables": {
9
  "classification_variables": {
            
10
    "es": ""
10
    "es": ""
            
11
  },
11
  },
            
12
  "conforms_to": [
12
  "conforms_to": [
            
13
    "https://www.boe.es/eli/es/res/2013/02/19/(4)"
13
    "https://www.boe.es/eli/es/res/2013/02/19/(4)"
            
14
  ],
14
  ],
            
15
  "contact": [
15
  "contact": [
            
16
    {
16
    {
            
17
      "email": "organismo@example.org",
17
      "email": "organismo@example.org",
            
18
      "name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
18
      "name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
            
19
      "role": 
19
      "role": 
            
20
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
20
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
            
21
      "uri": 
21
      "uri": 
            
22
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
22
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
            
23
      "url": "https://organismo.example.org/"
23
      "url": "https://organismo.example.org/"
            
24
    }
24
    }
            
25
  ],
25
  ],
            
26
  "contact_email": "organismo@example.org",
26
  "contact_email": "organismo@example.org",
            
27
  "contact_name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
27
  "contact_name": "Organismo publicador del Cat\u00e1logo",
            
28
  "contact_role": 
28
  "contact_role": 
            
29
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
29
e.ec.europa.eu/metadata-codelist/ResponsiblePartyRole/pointOfContact",
            
30
  "contact_uri": 
30
  "contact_uri": 
            
31
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
31
"http://datos.gob.es/recurso/sector-publico/org/Organismo/EA0000000",
            
32
  "contact_url": "https://organismo.example.org/",
32
  "contact_url": "https://organismo.example.org/",
            
33
  "created": "2025-05-23",
33
  "created": "2025-05-23",
            
34
  "creator": [
34
  "creator": [
            
35
    {
35
    {
            
36
      "name": "Grilo, C., Koroleva, E., Andr\u00e1\u0161ik, R., 
36
      "name": "Grilo, C., Koroleva, E., Andr\u00e1\u0161ik, R., 
            
37
B\u00edl, M. y Gonz\u00e1lez-Su\u00e1rez, M."
37
B\u00edl, M. y Gonz\u00e1lez-Su\u00e1rez, M."
            
38
    }
38
    }
            
39
  ],
39
  ],
            
40
  "creator_user_id": "d24a314a-79ce-48c0-abd9-54cb42706da4",
40
  "creator_user_id": "d24a314a-79ce-48c0-abd9-54cb42706da4",
            
41
  "dataset_scope": "non_spatial_dataset",
41
  "dataset_scope": "non_spatial_dataset",
            
42
  "dcat_type": "http://purl.org/dc/dcmitype/Text",
42
  "dcat_type": "http://purl.org/dc/dcmitype/Text",
            
43
  "encoding": "UTF-8",
43
  "encoding": "UTF-8",
            
44
  "featured": false,
44
  "featured": false,
            
45
  "graphic_overview": 
45
  "graphic_overview": 
            
46
om/images?q=tbn:ANd9GcRb54JGfwMSPjkYlDyIL_yeW3XeePRl4EebQDu0igf2yw&s",
46
om/images?q=tbn:ANd9GcRb54JGfwMSPjkYlDyIL_yeW3XeePRl4EebQDu0igf2yw&s",
            
47
  "groups": [],
47
  "groups": [],
            
48
  "hvd": "non_hvd",
48
  "hvd": "non_hvd",
            
49
  "id": "d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
49
  "id": "d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
            
50
  "identifier": "d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
50
  "identifier": "d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
            
51
  "inspire_id": "",
51
  "inspire_id": "",
            
52
  "isopen": true,
52
  "isopen": true,
            
53
  "language": 
53
  "language": 
            
54
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/SPA",
54
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/SPA",
            
55
  "license_id": "cc-by",
55
  "license_id": "cc-by",
            
56
  "license_title": "Creative Commons Attribution",
56
  "license_title": "Creative Commons Attribution",
            
57
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by",
57
  "license_url": "http://www.opendefinition.org/licenses/cc-by",
            
58
  "lineage_process_steps": [],
58
  "lineage_process_steps": [],
            
59
  "lineage_source": [
59
  "lineage_source": [
            
60
    "2020 IENE International Conference. Abstract book. Vol. 4.2.2",
60
    "2020 IENE International Conference. Abstract book. Vol. 4.2.2",
            
61
    "Num. 2",
61
    "Num. 2",
            
62
    "pag. 85"
62
    "pag. 85"
            
63
  ],
63
  ],
            
64
  "maintainer": "",
64
  "maintainer": "",
            
65
  "maintainer_name": "",
65
  "maintainer_name": "",
            
66
  "metadata_created": "2026-06-23T14:48:52.235799",
66
  "metadata_created": "2026-06-23T14:48:52.235799",
            
n
67
  "metadata_modified": "2026-06-23T14:48:52.235804",
n
67
  "metadata_modified": "2026-06-23T15:51:59.931714",
            
68
  "metadata_profile": [
68
  "metadata_profile": [
            
69
    "https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/"
69
    "https://www.w3.org/TR/vocab-dcat-3/"
            
70
  ],
70
  ],
            
71
  "miteco_data_population": {
71
  "miteco_data_population": {
            
72
    "es": ""
72
    "es": ""
            
73
  },
73
  },
            
74
  "miteco_data_territory": {
74
  "miteco_data_territory": {
            
75
    "es": ""
75
    "es": ""
            
76
  },
76
  },
            
77
  "miteco_dataset_type": 
77
  "miteco_dataset_type": 
            
78
//publications.europa.eu/resource/authority/dataset-type/STATISTICAL",
78
//publications.europa.eu/resource/authority/dataset-type/STATISTICAL",
            
79
  "miteco_geo_level": "1",
79
  "miteco_geo_level": "1",
            
80
  "modified": "2026-06-23",
80
  "modified": "2026-06-23",
            
81
  "name": "d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
81
  "name": "d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
            
82
  "notes": "Roads and other linear infrastructures are among the 
82
  "notes": "Roads and other linear infrastructures are among the 
            
83
largest and most visible human-made artefacts on the planet today and 
83
largest and most visible human-made artefacts on the planet today and 
            
84
represent a threat for both endangered and common species, mainly due 
84
represent a threat for both endangered and common species, mainly due 
            
85
to additional mortality from collisions with vehicles. There is strong 
85
to additional mortality from collisions with vehicles. There is strong 
            
86
evidence that additional non-natural mortality affects many species 
86
evidence that additional non-natural mortality affects many species 
            
87
and a growing number of populations could have increased risk of 
87
and a growing number of populations could have increased risk of 
            
88
extinction unless effective mitigation actions are applied. At a 
88
extinction unless effective mitigation actions are applied. At a 
            
89
global scale, Europe is among the regions with highest transport 
89
global scale, Europe is among the regions with highest transport 
            
90
infrastructures density. Between 1970 and 2000 the kilometres of built 
90
infrastructures density. Between 1970 and 2000 the kilometres of built 
            
91
roads more than tripled in several countries in Europe (EU-15) 
91
roads more than tripled in several countries in Europe (EU-15) 
            
92
reaching up to 3 million km of which around 51 500 km consisted of 
92
reaching up to 3 million km of which around 51 500 km consisted of 
            
93
motorways (1.7%). Currently, 50% of the continent is within 1.5 km of 
93
motorways (1.7%). Currently, 50% of the continent is within 1.5 km of 
            
94
transportation infrastructure which may lead to declines in birds and 
94
transportation infrastructure which may lead to declines in birds and 
            
95
mammals. We urgently need to advance our understanding of how roads 
95
mammals. We urgently need to advance our understanding of how roads 
            
96
affect biodiversity through two steps: 1) identifying which species 
96
affect biodiversity through two steps: 1) identifying which species 
            
97
and regions are more at risk from infrastructures; and 2) determining 
97
and regions are more at risk from infrastructures; and 2) determining 
            
98
where those risks result in impacts (loss of biodiversity). Road 
98
where those risks result in impacts (loss of biodiversity). Road 
            
99
ecology as a discipline has largely focused on the first step. In 
99
ecology as a discipline has largely focused on the first step. In 
            
100
Europe, roadkill rates have been estimated for a wide range of 
100
Europe, roadkill rates have been estimated for a wide range of 
            
101
vertebrates with millions of casualties detected each year. However, 
101
vertebrates with millions of casualties detected each year. However, 
            
102
we still lack estimates for all species or areas, even in well-studied 
102
we still lack estimates for all species or areas, even in well-studied 
            
103
regions. The aim of this study is to determine which species are at 
103
regions. The aim of this study is to determine which species are at 
            
104
risk due to roads and where roads can impact population persistence 
104
risk due to roads and where roads can impact population persistence 
            
105
and biodiversity. We focused on bird and mammalian species in Europe 
105
and biodiversity. We focused on bird and mammalian species in Europe 
            
106
as a case study. First, we developed a predictive model of roadkill 
106
as a case study. First, we developed a predictive model of roadkill 
            
107
rates based on diverse species traits which allowed us to predict 
107
rates based on diverse species traits which allowed us to predict 
            
108
rates for all European terrestrial bird and mammal species and to map 
108
rates for all European terrestrial bird and mammal species and to map 
            
109
the potential incidence of roadkills. We fitted trait-based random 
109
the potential incidence of roadkills. We fitted trait-based random 
            
110
forest regression models separately for birds and mammals to explain 
110
forest regression models separately for birds and mammals to explain 
            
111
empirical roadkill rates. We used all available roadkill rates and the 
111
empirical roadkill rates. We used all available roadkill rates and the 
            
112
following predictors: species trait data, multiple characteristics of 
112
following predictors: species trait data, multiple characteristics of 
            
113
the study (latitude and longitude and survey interval) to account for 
113
the study (latitude and longitude and survey interval) to account for 
            
114
species abundance and detectability, and taxonomic order to account 
114
species abundance and detectability, and taxonomic order to account 
            
115
for evolutionary relationships. Second, we used a generalized 
115
for evolutionary relationships. Second, we used a generalized 
            
116
population model to estimate long-term vulnerability to road 
116
population model to estimate long-term vulnerability to road 
            
117
mortality. We estimated ~194 million birds and ~29 million mammals may 
117
mortality. We estimated ~194 million birds and ~29 million mammals may 
            
118
be killed each year on the European road network. Overall, species 
118
be killed each year on the European road network. Overall, species 
            
119
with higher roadkill rates differ from those in which roadkill is 
119
with higher roadkill rates differ from those in which roadkill is 
            
120
likely to affect long-term persistence. Simplified models of species 
120
likely to affect long-term persistence. Simplified models of species 
            
121
traits and wildlife-roads interactions at a macro scale allow a first 
121
traits and wildlife-roads interactions at a macro scale allow a first 
            
122
assessment of the road mortality on wildlife and implications on 
122
assessment of the road mortality on wildlife and implications on 
            
123
population\u2019s persistence. This macroecological approach provide 
123
population\u2019s persistence. This macroecological approach provide 
            
124
guidance for national road planning, support the definition of target 
124
guidance for national road planning, support the definition of target 
            
125
areas for further testing at a finer-scale resolution, and ultimately 
125
areas for further testing at a finer-scale resolution, and ultimately 
            
126
prioritize site-specific areas where mitigation would be most 
126
prioritize site-specific areas where mitigation would be most 
            
127
beneficial.",
127
beneficial.",
            
128
  "notes_translated": {
128
  "notes_translated": {
            
129
    "en": "Roads and other linear infrastructures are among the 
129
    "en": "Roads and other linear infrastructures are among the 
            
130
largest and most visible human-made artefacts on the planet today and 
130
largest and most visible human-made artefacts on the planet today and 
            
131
represent a threat for both endangered and common species, mainly due 
131
represent a threat for both endangered and common species, mainly due 
            
132
to additional mortality from collisions with vehicles. There is strong 
132
to additional mortality from collisions with vehicles. There is strong 
            
133
evidence that additional non-natural mortality affects many species 
133
evidence that additional non-natural mortality affects many species 
            
134
and a growing number of populations could have increased risk of 
134
and a growing number of populations could have increased risk of 
            
135
extinction unless effective mitigation actions are applied. At a 
135
extinction unless effective mitigation actions are applied. At a 
            
136
global scale, Europe is among the regions with highest transport 
136
global scale, Europe is among the regions with highest transport 
            
137
infrastructures density. Between 1970 and 2000 the kilometres of built 
137
infrastructures density. Between 1970 and 2000 the kilometres of built 
            
138
roads more than tripled in several countries in Europe (EU-15) 
138
roads more than tripled in several countries in Europe (EU-15) 
            
139
reaching up to 3 million km of which around 51 500 km consisted of 
139
reaching up to 3 million km of which around 51 500 km consisted of 
            
140
motorways (1.7%). Currently, 50% of the continent is within 1.5 km of 
140
motorways (1.7%). Currently, 50% of the continent is within 1.5 km of 
            
141
transportation infrastructure which may lead to declines in birds and 
141
transportation infrastructure which may lead to declines in birds and 
            
142
mammals. We urgently need to advance our understanding of how roads 
142
mammals. We urgently need to advance our understanding of how roads 
            
143
affect biodiversity through two steps: 1) identifying which species 
143
affect biodiversity through two steps: 1) identifying which species 
            
144
and regions are more at risk from infrastructures; and 2) determining 
144
and regions are more at risk from infrastructures; and 2) determining 
            
145
where those risks result in impacts (loss of biodiversity). Road 
145
where those risks result in impacts (loss of biodiversity). Road 
            
146
ecology as a discipline has largely focused on the first step. In 
146
ecology as a discipline has largely focused on the first step. In 
            
147
Europe, roadkill rates have been estimated for a wide range of 
147
Europe, roadkill rates have been estimated for a wide range of 
            
148
vertebrates with millions of casualties detected each year. However, 
148
vertebrates with millions of casualties detected each year. However, 
            
149
we still lack estimates for all species or areas, even in well-studied 
149
we still lack estimates for all species or areas, even in well-studied 
            
150
regions. The aim of this study is to determine which species are at 
150
regions. The aim of this study is to determine which species are at 
            
151
risk due to roads and where roads can impact population persistence 
151
risk due to roads and where roads can impact population persistence 
            
152
and biodiversity. We focused on bird and mammalian species in Europe 
152
and biodiversity. We focused on bird and mammalian species in Europe 
            
153
as a case study. First, we developed a predictive model of roadkill 
153
as a case study. First, we developed a predictive model of roadkill 
            
154
rates based on diverse species traits which allowed us to predict 
154
rates based on diverse species traits which allowed us to predict 
            
155
rates for all European terrestrial bird and mammal species and to map 
155
rates for all European terrestrial bird and mammal species and to map 
            
156
the potential incidence of roadkills. We fitted trait-based random 
156
the potential incidence of roadkills. We fitted trait-based random 
            
157
forest regression models separately for birds and mammals to explain 
157
forest regression models separately for birds and mammals to explain 
            
158
empirical roadkill rates. We used all available roadkill rates and the 
158
empirical roadkill rates. We used all available roadkill rates and the 
            
159
following predictors: species trait data, multiple characteristics of 
159
following predictors: species trait data, multiple characteristics of 
            
160
the study (latitude and longitude and survey interval) to account for 
160
the study (latitude and longitude and survey interval) to account for 
            
161
species abundance and detectability, and taxonomic order to account 
161
species abundance and detectability, and taxonomic order to account 
            
162
for evolutionary relationships. Second, we used a generalized 
162
for evolutionary relationships. Second, we used a generalized 
            
163
population model to estimate long-term vulnerability to road 
163
population model to estimate long-term vulnerability to road 
            
164
mortality. We estimated ~194 million birds and ~29 million mammals may 
164
mortality. We estimated ~194 million birds and ~29 million mammals may 
            
165
be killed each year on the European road network. Overall, species 
165
be killed each year on the European road network. Overall, species 
            
166
with higher roadkill rates differ from those in which roadkill is 
166
with higher roadkill rates differ from those in which roadkill is 
            
167
likely to affect long-term persistence. Simplified models of species 
167
likely to affect long-term persistence. Simplified models of species 
            
168
traits and wildlife-roads interactions at a macro scale allow a first 
168
traits and wildlife-roads interactions at a macro scale allow a first 
            
169
assessment of the road mortality on wildlife and implications on 
169
assessment of the road mortality on wildlife and implications on 
            
170
population\u2019s persistence. This macroecological approach provide 
170
population\u2019s persistence. This macroecological approach provide 
            
171
guidance for national road planning, support the definition of target 
171
guidance for national road planning, support the definition of target 
            
172
areas for further testing at a finer-scale resolution, and ultimately 
172
areas for further testing at a finer-scale resolution, and ultimately 
            
173
prioritize site-specific areas where mitigation would be most 
173
prioritize site-specific areas where mitigation would be most 
            
174
beneficial.",
174
beneficial.",
            
175
    "es": "Roads and other linear infrastructures are among the 
175
    "es": "Roads and other linear infrastructures are among the 
            
176
largest and most visible human-made artefacts on the planet today and 
176
largest and most visible human-made artefacts on the planet today and 
            
177
represent a threat for both endangered and common species, mainly due 
177
represent a threat for both endangered and common species, mainly due 
            
178
to additional mortality from collisions with vehicles. There is strong 
178
to additional mortality from collisions with vehicles. There is strong 
            
179
evidence that additional non-natural mortality affects many species 
179
evidence that additional non-natural mortality affects many species 
            
180
and a growing number of populations could have increased risk of 
180
and a growing number of populations could have increased risk of 
            
181
extinction unless effective mitigation actions are applied. At a 
181
extinction unless effective mitigation actions are applied. At a 
            
182
global scale, Europe is among the regions with highest transport 
182
global scale, Europe is among the regions with highest transport 
            
183
infrastructures density. Between 1970 and 2000 the kilometres of built 
183
infrastructures density. Between 1970 and 2000 the kilometres of built 
            
184
roads more than tripled in several countries in Europe (EU-15) 
184
roads more than tripled in several countries in Europe (EU-15) 
            
185
reaching up to 3 million km of which around 51 500 km consisted of 
185
reaching up to 3 million km of which around 51 500 km consisted of 
            
186
motorways (1.7%). Currently, 50% of the continent is within 1.5 km of 
186
motorways (1.7%). Currently, 50% of the continent is within 1.5 km of 
            
187
transportation infrastructure which may lead to declines in birds and 
187
transportation infrastructure which may lead to declines in birds and 
            
188
mammals. We urgently need to advance our understanding of how roads 
188
mammals. We urgently need to advance our understanding of how roads 
            
189
affect biodiversity through two steps: 1) identifying which species 
189
affect biodiversity through two steps: 1) identifying which species 
            
190
and regions are more at risk from infrastructures; and 2) determining 
190
and regions are more at risk from infrastructures; and 2) determining 
            
191
where those risks result in impacts (loss of biodiversity). Road 
191
where those risks result in impacts (loss of biodiversity). Road 
            
192
ecology as a discipline has largely focused on the first step. In 
192
ecology as a discipline has largely focused on the first step. In 
            
193
Europe, roadkill rates have been estimated for a wide range of 
193
Europe, roadkill rates have been estimated for a wide range of 
            
194
vertebrates with millions of casualties detected each year. However, 
194
vertebrates with millions of casualties detected each year. However, 
            
195
we still lack estimates for all species or areas, even in well-studied 
195
we still lack estimates for all species or areas, even in well-studied 
            
196
regions. The aim of this study is to determine which species are at 
196
regions. The aim of this study is to determine which species are at 
            
197
risk due to roads and where roads can impact population persistence 
197
risk due to roads and where roads can impact population persistence 
            
198
and biodiversity. We focused on bird and mammalian species in Europe 
198
and biodiversity. We focused on bird and mammalian species in Europe 
            
199
as a case study. First, we developed a predictive model of roadkill 
199
as a case study. First, we developed a predictive model of roadkill 
            
200
rates based on diverse species traits which allowed us to predict 
200
rates based on diverse species traits which allowed us to predict 
            
201
rates for all European terrestrial bird and mammal species and to map 
201
rates for all European terrestrial bird and mammal species and to map 
            
202
the potential incidence of roadkills. We fitted trait-based random 
202
the potential incidence of roadkills. We fitted trait-based random 
            
203
forest regression models separately for birds and mammals to explain 
203
forest regression models separately for birds and mammals to explain 
            
204
empirical roadkill rates. We used all available roadkill rates and the 
204
empirical roadkill rates. We used all available roadkill rates and the 
            
205
following predictors: species trait data, multiple characteristics of 
205
following predictors: species trait data, multiple characteristics of 
            
206
the study (latitude and longitude and survey interval) to account for 
206
the study (latitude and longitude and survey interval) to account for 
            
207
species abundance and detectability, and taxonomic order to account 
207
species abundance and detectability, and taxonomic order to account 
            
208
for evolutionary relationships. Second, we used a generalized 
208
for evolutionary relationships. Second, we used a generalized 
            
209
population model to estimate long-term vulnerability to road 
209
population model to estimate long-term vulnerability to road 
            
210
mortality. We estimated ~194 million birds and ~29 million mammals may 
210
mortality. We estimated ~194 million birds and ~29 million mammals may 
            
211
be killed each year on the European road network. Overall, species 
211
be killed each year on the European road network. Overall, species 
            
212
with higher roadkill rates differ from those in which roadkill is 
212
with higher roadkill rates differ from those in which roadkill is 
            
213
likely to affect long-term persistence. Simplified models of species 
213
likely to affect long-term persistence. Simplified models of species 
            
214
traits and wildlife-roads interactions at a macro scale allow a first 
214
traits and wildlife-roads interactions at a macro scale allow a first 
            
215
assessment of the road mortality on wildlife and implications on 
215
assessment of the road mortality on wildlife and implications on 
            
216
population\u2019s persistence. This macroecological approach provide 
216
population\u2019s persistence. This macroecological approach provide 
            
217
guidance for national road planning, support the definition of target 
217
guidance for national road planning, support the definition of target 
            
218
areas for further testing at a finer-scale resolution, and ultimately 
218
areas for further testing at a finer-scale resolution, and ultimately 
            
219
prioritize site-specific areas where mitigation would be most 
219
prioritize site-specific areas where mitigation would be most 
            
220
beneficial."
220
beneficial."
            
221
  },
221
  },
            
222
  "num_resources": 1,
222
  "num_resources": 1,
            
223
  "num_tags": 2,
223
  "num_tags": 2,
            
224
  "organization": {
224
  "organization": {
            
225
    "approval_status": "approved",
225
    "approval_status": "approved",
            
226
    "created": "2026-06-23T14:36:08.942021",
226
    "created": "2026-06-23T14:36:08.942021",
            
227
    "description": "",
227
    "description": "",
            
228
    "id": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
228
    "id": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
            
229
    "image_url": "",
229
    "image_url": "",
            
230
    "is_organization": true,
230
    "is_organization": true,
            
231
    "name": "iepnb",
231
    "name": "iepnb",
            
232
    "state": "active",
232
    "state": "active",
            
233
    "title": "",
233
    "title": "",
            
234
    "type": "organization"
234
    "type": "organization"
            
235
  },
235
  },
            
236
  "owner_org": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
236
  "owner_org": "bca483f7-26e2-4ed8-99e8-65f5b3c7a26e",
            
237
  "private": false,
237
  "private": false,
            
238
  "provenance": {
238
  "provenance": {
            
239
    "en": "",
239
    "en": "",
            
240
    "es": ""
240
    "es": ""
            
241
  },
241
  },
            
242
  "publisher": [
242
  "publisher": [
            
243
    {
243
    {
            
244
      "email": "buzon-bdatos@miteco.es",
244
      "email": "buzon-bdatos@miteco.es",
            
245
      "name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
245
      "name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
            
246
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
246
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
            
247
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
247
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
            
248
Demogr\u00e1fico",
248
Demogr\u00e1fico",
            
249
      "type": "http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
249
      "type": "http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
            
250
      "uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
250
      "uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
            
251
      "url": "https://www.miteco.gob.es/"
251
      "url": "https://www.miteco.gob.es/"
            
252
    }
252
    }
            
253
  ],
253
  ],
            
254
  "publisher_email": "buzon-bdatos@miteco.es",
254
  "publisher_email": "buzon-bdatos@miteco.es",
            
255
  "publisher_name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
255
  "publisher_name": "\u00c1rea de Banco de Datos de la Naturaleza. 
            
256
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
256
Direcci\u00f3n General Biodiversidad, Bosques y Desertificaci\u00f3n. 
            
257
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
257
Ministerio para la Transici\u00f3n Ecol\u00f3gica y el Reto 
            
258
Demogr\u00e1fico",
258
Demogr\u00e1fico",
            
259
  "publisher_type": 
259
  "publisher_type": 
            
260
"http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
260
"http://purl.org/adms/publishertype/NationalAuthority",
            
261
  "publisher_uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
261
  "publisher_uri": "https://iepnb.es/catalogo/organization/iepnb",
            
262
  "publisher_url": "https://www.miteco.gob.es/",
262
  "publisher_url": "https://www.miteco.gob.es/",
            
263
  "purpose": {
263
  "purpose": {
            
264
    "en": "",
264
    "en": "",
            
265
    "es": ""
265
    "es": ""
            
266
  },
266
  },
            
267
  "reference": [],
267
  "reference": [],
            
268
  "relationships_as_object": [],
268
  "relationships_as_object": [],
            
269
  "relationships_as_subject": [],
269
  "relationships_as_subject": [],
            
270
  "resources": [
270
  "resources": [
            
271
    {
271
    {
            
272
      "access_url": 
272
      "access_url": 
            
273
57d4-9695-10fb3ae34592/resource/68fe50b5-b6e7-4a53-b3c5-ee07f9336803",
273
57d4-9695-10fb3ae34592/resource/68fe50b5-b6e7-4a53-b3c5-ee07f9336803",
            
274
      "availability": 
274
      "availability": 
            
275
ications.europa.eu/resource/authority/planned-availability/AVAILABLE",
275
ications.europa.eu/resource/authority/planned-availability/AVAILABLE",
            
276
      "cache_last_updated": null,
276
      "cache_last_updated": null,
            
277
      "cache_url": null,
277
      "cache_url": null,
            
278
      "created": "2021-01-14T00:00:00",
278
      "created": "2021-01-14T00:00:00",
            
279
      "dataset_id": "087218b0-d9a6-4436-9e2c-799520f2bee8",
279
      "dataset_id": "087218b0-d9a6-4436-9e2c-799520f2bee8",
            
280
      "datastore_active": false,
280
      "datastore_active": false,
            
281
      "datastore_contains_all_records_of_source_file": false,
281
      "datastore_contains_all_records_of_source_file": false,
            
282
      "description": "Art\u00edculo en libro",
282
      "description": "Art\u00edculo en libro",
            
283
      "download_url": 
283
      "download_url": 
            
284
"https://www.iene.info/content/uploads/iene2020-abstract-book.pdf",
284
"https://www.iene.info/content/uploads/iene2020-abstract-book.pdf",
            
285
      "encoding": "UTF-8",
285
      "encoding": "UTF-8",
            
286
      "format": "HTML",
286
      "format": "HTML",
            
287
      "hash": "",
287
      "hash": "",
            
288
      "id": "68fe50b5-b6e7-4a53-b3c5-ee07f9336803",
288
      "id": "68fe50b5-b6e7-4a53-b3c5-ee07f9336803",
            
289
      "issued": "",
289
      "issued": "",
            
290
      "language": 
290
      "language": 
            
291
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG",
291
"http://publications.europa.eu/resource/authority/language/ENG",
            
292
      "last_modified": null,
292
      "last_modified": null,
            
293
      "license": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
293
      "license": "http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
            
294
      "license_id": "cc-by",
294
      "license_id": "cc-by",
            
n
295
      "metadata_modified": "2026-06-23T14:48:52.232354",
n
295
      "metadata_modified": "2026-06-23T15:51:59.935738",
            
296
      "mimetype": 
296
      "mimetype": 
            
297
"https://www.iana.org/assignments/media-types/text/html",
297
"https://www.iana.org/assignments/media-types/text/html",
            
298
      "mimetype_inner": null,
298
      "mimetype_inner": null,
            
299
      "modified": "2026-06-23",
299
      "modified": "2026-06-23",
            
300
      "name": "Acceso al recurso",
300
      "name": "Acceso al recurso",
            
301
      "package_id": "d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
301
      "package_id": "d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
            
302
      "position": 0,
302
      "position": 0,
            
303
      "protocol": null,
303
      "protocol": null,
            
304
      "resource_type": null,
304
      "resource_type": null,
            
305
      "rights": 
305
      "rights": 
            
306
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
306
.europa.eu/metadata-codelist/LimitationsOnPublicAccess/noLimitations",
            
307
      "size": 0,
307
      "size": 0,
            
308
      "state": "active",
308
      "state": "active",
            
309
      "status": "http://purl.org/adms/status/Completed",
309
      "status": "http://purl.org/adms/status/Completed",
            
310
      "url": 
310
      "url": 
            
311
"https://www.iene.info/content/uploads/iene2020-abstract-book.pdf",
311
"https://www.iene.info/content/uploads/iene2020-abstract-book.pdf",
            
312
      "url_type": null
312
      "url_type": null
            
313
    }
313
    }
            
314
  ],
314
  ],
            
315
  "schemingdcat_xls_metadata_template": false,
315
  "schemingdcat_xls_metadata_template": false,
            
316
  "source": "",
316
  "source": "",
            
317
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
317
  "spatial": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
            
318
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
318
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
            
319
27.64]]]}",
319
27.64]]]}",
            
320
  "spatial_coverage": [
320
  "spatial_coverage": [
            
321
    {
321
    {
            
t
322
      "bbox": {
t
322
      "bbox": "{\"type\": \"Polygon\", \"coordinates\": [[[-18.16, 
            
323
        "coordinates": [
323
27.64], [4.32, 27.64], [4.32, 43.79], [-18.16, 43.79], [-18.16, 
            
324
          [
324
27.64]]]}",
            
325
            [
325
      "centroid": "{\"type\": \"Point\", \"coordinates\": [-6.92, 
            
326
              -18.16,
326
35.715]}",
            
327
              27.64

            
328
            ],

            
329
            [

            
330
              4.32,

            
331
              27.64

            
332
            ],

            
333
            [

            
334
              4.32,

            
335
              43.79

            
336
            ],

            
337
            [

            
338
              -18.16,

            
339
              43.79

            
340
            ],

            
341
            [

            
342
              -18.16,

            
343
              27.64

            
344
            ]

            
345
          ]

            
346
        ],

            
347
        "type": "Polygon"

            
348
      },

            
349
      "centroid": {

            
350
        "coordinates": [

            
351
          -6.92,

            
352
          35.715

            
353
        ],

            
354
        "type": "Point"

            
355
      },

            
356
      "text": "Espa\u00f1a",
327
      "text": "Espa\u00f1a",
            
357
      "uri": 
328
      "uri": 
            
358
ttp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a"
329
ttp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a"
            
359
    }
330
    }
            
360
  ],
331
  ],
            
361
  "spatial_resolution_in_meters": "",
332
  "spatial_resolution_in_meters": "",
            
362
  "spatial_uri": 
333
  "spatial_uri": 
            
363
tp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a",
334
tp://datos.gob.es/recurso/sector-publico/territorio/Pais/Espa\u00f1a",
            
364
  "state": "active",
335
  "state": "active",
            
365
  "study_variables": {
336
  "study_variables": {
            
366
    "es": ""
337
    "es": ""
            
367
  },
338
  },
            
368
  "tag_uri": [
339
  "tag_uri": [
            
369
    
340
    
            
370
tp://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/environment"
341
tp://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/environment"
            
371
  ],
342
  ],
            
372
  "tags": [
343
  "tags": [
            
373
    {
344
    {
            
374
      "display_name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
345
      "display_name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
            
375
      "id": "629c6d17-b04f-404c-900a-8c31fae0ecc4",
346
      "id": "629c6d17-b04f-404c-900a-8c31fae0ecc4",
            
376
      "name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
347
      "name": "accidentes-y-atropellos-de-fauna",
            
377
      "state": "active",
348
      "state": "active",
            
378
      "vocabulary_id": null
349
      "vocabulary_id": null
            
379
    },
350
    },
            
380
    {
351
    {
            
381
      "display_name": "fragmentacion",
352
      "display_name": "fragmentacion",
            
382
      "id": "627f9c0a-a199-4c69-b563-0c8d626e3194",
353
      "id": "627f9c0a-a199-4c69-b563-0c8d626e3194",
            
383
      "name": "fragmentacion",
354
      "name": "fragmentacion",
            
384
      "state": "active",
355
      "state": "active",
            
385
      "vocabulary_id": null
356
      "vocabulary_id": null
            
386
    }
357
    }
            
387
  ],
358
  ],
            
388
  "thematic_area": [
359
  "thematic_area": [
            
389
    "especies_silvestres"
360
    "especies_silvestres"
            
390
  ],
361
  ],
            
391
  "theme_es": [
362
  "theme_es": [
            
392
    "http://datos.gob.es/kos/sector-publico/sector/medio-ambiente"
363
    "http://datos.gob.es/kos/sector-publico/sector/medio-ambiente"
            
393
  ],
364
  ],
            
394
  "title": "Roadkills in Europe: areas of high risk of collision and 
365
  "title": "Roadkills in Europe: areas of high risk of collision and 
            
395
critical for populations persistence.",
366
critical for populations persistence.",
            
396
  "title_translated": {
367
  "title_translated": {
            
397
    "en": "",
368
    "en": "",
            
398
    "es": "Roadkills in Europe: areas of high risk of collision and 
369
    "es": "Roadkills in Europe: areas of high risk of collision and 
            
399
critical for populations persistence."
370
critical for populations persistence."
            
400
  },
371
  },
            
401
  "topic": 
372
  "topic": 
            
402
"http://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/biota",
373
"http://inspire.ec.europa.eu/metadata-codelist/TopicCategory/biota",
            
403
  "type": "dataset",
374
  "type": "dataset",
            
404
  "url": 
375
  "url": 
            
405
//iepnb.es:443/catalogo/dataset/d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
376
//iepnb.es:443/catalogo/dataset/d9d1665f-9f1a-57d4-9695-10fb3ae34592",
            
406
  "version": "",
377
  "version": "",
            
407
  "version_notes": {
378
  "version_notes": {
            
408
    "en": "",
379
    "en": "",
            
409
    "es": ""
380
    "es": ""
            
410
  }
381
  }
            
411
}
382
}