Comparing measures of breeding inequality and opportunity for selection with sexual selection on a quantitative character in bighorn rams
Notice bibliographique
Résumé
The reliability and consistency of the many measures proposed to quantify sexual selection have been questioned for decades. Realized selection on quantitative characters measured by the selection differential i was approximated by metrics based on variance in breeding success, using either the opportunity for sexual selection Is or indices of inequality. There is no consensus about which metric best approximates realized selection on sexual characters. Recently, the opportunity for selection on character mean OSM was proposed to quantify the maximum potential selection on characters. Using 21 years of data on bighorn sheep (Ovis canadensis), we investigated the correlations between seven indices of inequality, Is , OSM and i on horn length of males. Bighorn sheep are ideal for this comparison because they are highly polygynous and sexually dimorphic, ram horn length is under strong sexual selection, and we have detailed knowledge of individual breeding success. Different metrics provided conflicting information, potentially leading to spurious conclusions about selection patterns. Iδ, an index of breeding inequality, and, to a lesser extent, Is showed the highest correlation with i on horn length, suggesting that these indices document breeding inequality in a selection context. OSM on horn length was strongly correlated with i, Is and indices of inequality. By integrating information on both realized sexual selection and breeding inequality, OSM appeared to be the best proxy of sexual selection and may be best suited to explore its ecological bases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».