The heritability of multiple male mating in a promiscuous mammal
Notice bibliographique
Résumé
The tendency of females to mate with multiple males is often explained by direct and indirect benefits that could outweigh the many potential costs of multiple mating. However, behaviour can only evolve in response to costs and benefits if there is sufficient genetic variation on which selection can act. We followed 108 mating chases of 85 North American red squirrels (Tamiasciurus hudsonicus) during 4 years, to measure each female's degree of multiple male mating (MMM), and used an animal model analysis of our multi-generational pedigree to provide what we believe is the first estimate of the heritability of MMM in the wild. Female red squirrels were highly polyandrous, mating with an average of 7.0 ± 0.2 males on their day of oestrus. Although we found evidence for moderate levels of additive genetic variation (CV(A) = 5.1), environmental variation was very high (CV(E) = 32.3), which resulted in a very low heritability estimate (h(2) < 0.01). So, while there is genetic variation in this trait, the large environmental variation suggests that any costs or benefits associated with differences among females in MMM are primarily owing to environmental and not genetic differences, which could constrain the evolutionary response to natural selection on this trait.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».