Selection, structure and the heritability of behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Characters which are closely linked to fitness often have low heritabilities (VA/VP). Low heritabilities could be because of low additive genetic variation (VA), that had been depleted by directional selection. Alternatively, low heritabilities may be caused by large residual variation (VR=VP – VA) compounded at a disproportionately higher rate than VA across integrated characters. Both hypotheses assume that each component of quantitative variation has an independent effect on heritability. However, VA and VR may also covary, in which case differences in heritability cannot be fully explained by the independent effects of elimination-selection or compounded residual variation. We compared the central tendency of published behavioural heritabilities (mean=0.31, median=0.23) with morphological and life history data collected by Mousseau & Roff (1987). Average behavioural heritability was not significantly different from average life history heritability, but both were smaller than average morphological heritability. We cross-classified behavioural traits to test whether variation in heritability was related to selection (dominance, domestic/wild) or variance compounding (integration level). There was a significant three-way interaction between indices of selection and variance compounding, related to the absence of either effect at the highest integration level. At lower integration levels, high dominance variance indicated effects of selection. It was also indicated by the low CVA of domestic species. At the same time CVR increased disproportionately faster than CVA across integration levels, demonstrating variance compounding. However, neither CVR nor CVA had a predominant effect on heritability. The partial regression coefficients of CVR and CVA on heritability were similar and a path analysis indicated that their (positive) correlation was also necessary to explain variation in heritability. These results suggest that relationships between additive genetic and residual components of quantitative genetic variation can constrain their independent direct effects on behavioural heritability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».