Notice bibliographique
Résumé
Lande's equation for predicting the response of trait means to a shift in optimal trait values is tested using a stochastic simulation model. The simulated population is finite, and each individual has a finite number of loci. Therefore, selection may cause allele frequencies and distributions to change over time. Since the equation assumes constant genetic parameters, the degree to which such allelic changes affect predictions can be examined. Predictions are based only on information available at generation zero of directional selection. The quality of the predictions depends on the nature of allelic distributions in the original population. If allelic effects are approximately normally distributed, as assumed in Lande's Gaussian approximation to the continuum-of-alleles model, the predictions are very accurate, despite small changes in the G matrix. If allelic effects have a leptokurtic distribution, as is likely in Turelli's 'house-of-cards' approximation, the equation underestimates the rate of response and correlated response, and overestimates the time required for the trait means to reach their equilibrium values. Models with biallelic loci have limits as to the amount of trait divergence possible, since only two allelic values are available at each of a finite set of loci. If the new optimal trait values lie within these limits, predictions are good, if not, singularity in the G matrix results in suboptimal equilibria, despite the presence of genetic variance for each individual trait.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».