Heritability and "evolvability" of meristic characters in a natural population of<i>Gasterosteus aculeatus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypic and genetic variabilities of nine meristic traits (in threespine stickleback, Gasterosteus aculeatus) were calculated for 33 full-sib families raised under controlled laboratory conditions and for 33 pairs caught in nature. Heritabilities were measured using three methods: regression (across environments, laboratorynature), full sib (laboratory), and minimum estimate (nature). Evolvabilities, as an alternative measure of genetic variability, were computed from the genetic coefficient of variation across environments, in the laboratory, and in nature. In general terms, phenotypic variability was smaller in laboratory-reared fish than in wild fish. Results applying both parameters (heritability and evolvability) suggest that in the natural environment, there is a relevant presence of additive genetic variability for lateral-plate number and, to a lesser extent, for lower gill rakers, as well as maternal effects on caudal and abdominal vertebrae and paternal effects on dorsal fin rays. Some of the meristic traits examined are bilateral. Heritabilities across environments and in the laboratory for fluctuating asymmetry values were calculated according to conventional methods and also employing method 2 of Falconer. Qualitatively, the results were almost the same using the two methods: most heritability values were around zero, even taking into account overall measures of fluctuating asymmetry.
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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 | 0,001 |
| 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 ».