Comprehensive paternity assignment: genotype, spatial location and social status in song sparrows, Melospiza Melodia
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive, accurate paternity assignment is critical to answering numerous questions in evolutionary ecology. Yet, most studies of species with extra-pair paternity (EPP) fail to assign sires to all offspring. Common limitations include incomplete and biased sampling of offspring and males, particularly with respect to male location and social status, potentially biasing estimated patterns of paternity. Studies that achieve comprehensive sampling and paternity assignment are therefore required. Accordingly, we genotyped virtually all males and >99% of 6-day-old offspring over 16 years in a song sparrow (Melospiza melodia) population and used three complementary statistical methodologies to attempt complete paternity assignment for all 2207 offspring. Assignments were highly consistent across maximum likelihood methods that used solely genotype data, and heuristic and integrated Bayesian analyses that included data describing individual locations. Sires were assigned to >99% of all genotyped offspring with ≥95% confidence, revealing an EPP rate of c. 28%. Extra-pair sires primarily occupied territories neighbouring their extra-pair offspring; spatial location was therefore highly informative for paternity assignment. EPP was biased towards paired territorial males, although unpaired territorial and floater males sired c. 13% of extra-pair offspring. Failing to sample and include unpaired males as candidate sires would therefore substantially reduce assignment rates. These analyses demonstrate the integration of genetic and ecological information to achieve comprehensive paternity assignment and direct biological insight, illustrate the potential biases that common forms of incomplete sampling could have on estimated patterns of EPP, and provide an essential basis for understanding the evolutionary causes and consequences of EPP.
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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 ».