Effective/census population size ratio estimation: a compendium and appraisal
Notice bibliographique
Résumé
With an ecological-evolutionary perspective increasingly applied toward the conservation and management of endangered or exploited species, the genetic estimation of effective population size (N(e)) has proliferated. Based on a comprehensive analysis of empirical literature from the past two decades, we asked: (i) how often do studies link N(e) to the adult census population size (N)? (ii) To what extent is N(e) correctly linked to N? (iii) How readily is uncertainty accounted for in both N(e) and N when quantifying N(e)/N ratios? and (iv) how frequently and to what degree might errors in the estimation of N(e) or N affect inferences of N(e)/N ratios? We found that only 20% of available N(e) estimates (508 of 2617; 233 studies) explicitly attempted to link N(e) and N; of these, only 31% (160 of 508) correctly linked N(e) and N. Moreover, only 7% (41 of 508) of N(e)/N ratios (correctly linked or not) reported confidence intervals for both N(e) and N; for those cases where confidence intervals were reported for N(e) only, 31% of N(e)/N ratios overlapped with 1, of which more than half also reached below N(e)/N = 0.01. Uncertainty in N(e)/N ratios thus sometimes spanned at least two orders of magnitude. We conclude that the estimation of N(e)/N ratios in natural populations could be significantly improved, discuss several options for doing so, and briefly outline some future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,012 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».