Parentage Analysis with Few Contributing Breeders: Validation and Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Validation of parental allocation using PAPA software (Duchesne P, Godbout MH, Bernatchez L. 2002. PAPA (package for the analysis of parental allocation): a computer program for simulated and real parental allocation. Mol Ecol Notes. 2:191-193.) was investigated under the assumption that only a small proportion of potential breeders contributed to the offspring sample. Inbreeding levels proved to have a large impact on allocation error rate. Consequently, simulations from artificial, unrelated parents may strongly underestimate allocation error, and so, whenever possible, simulations based on the actual parental genotypes should be run. An unexpected and interesting finding was that ambiguity (the highest likelihood is shared by several parental pairs) rates below 10% stood very close to exact allocation error rates (true proportions of wrong allocations). Hence, the ambiguity rate statistic may be viewed as a ready-made indicator of the resolution power of a specific parental allocation run and, if not exceeding 10%, used as an estimate of allocation error rate. It was found that the PAPA simulator, even with few contributing breeders, can be trusted to output reasonably accurate estimates of allocation error as long as those estimates do not exceed 15%. Indeed, most discrepancies between exact and estimated error then stood below 3%. Reproductive success variance had little impact on error estimate discrepancies within the same range. Finally, a (focal set) method was described to correct the estimated family sizes computed directly from parental allocations. Essentially, this method makes use of the detailed structure of the allocation probabilities associated with each parental pair with at least 1 allocated offspring. The allocation probabilities are expressed in matrix form, and the subsequent calculations are run based on standard matrix algebra. On average, this method provided better estimates of family sizes for each investigated combination of parameter values. As the size of offspring samples increased, the corrections improved until a plateau was finally reached. Typically, samples comprising 250, 500, and 1000 offspring would bring corrections in the order of 10-20%, 20-30%, and 30-40%, respectively.
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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 ».