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Enregistrement W1994452829 · doi:10.1086/657977

Additive Genetic Variance, Heritability, and Inbreeding Depression in Male Extra-Pair Reproductive Success

2011· article· en· W1994452829 sur OpenAlexaff
Jane M. Reid, Peter Arcese, Rebecca J. Sardell, Lukas F. Keller

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInbreeding depressionHeritabilityBiologyInbreedingVariance (accounting)Variance componentsDemographyGeneticsStatisticsPopulationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hypothesis that female extra-pair reproduction in socially monogamous animals reflects indirect genetic benefits requires that there be additive and/or nonadditive genetic variance in fitness. However, the specific hypotheses that male extra-pair reproductive success (EPRS) shows additive genetic variance (V(A)), heritability (h2), or inbreeding depression, and hence that females could acquire indirect genetic benefits through increased EPRS of sons, have not been explicitly tested. We used comprehensive genetic pedigree data from song sparrows (Melospiza melodia) to estimate V(A), h2, and inbreeding depression in the number of extra-pair offspring a male sired per year and the probability that a male would sire any extra-pair offspring per year. Inbreeding depression was substantial: more inbred males sired fewer extra-pair offspring and were less likely to sire any extra-pair offspring. In contrast, estimates of V(A) and h2 were close to 0, although 95% credible intervals were relatively wide. These data suggest that females could accrue indirect genetic benefits, in terms of increased EPRS of outbred sons, by mating with unrelated social or extra-pair mates. In contrast, any indirect benefit of extra-pair reproduction in terms of producing sons with high additive genetic value for EPRS is most likely to be small.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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