PEDIGREE ERROR DUE TO EXTRA‐PAIR REPRODUCTION SUBSTANTIALLY BIASES ESTIMATES OF INBREEDING DEPRESSION
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the evolutionary dynamics of inbreeding and inbreeding depression requires unbiased estimation of inbreeding depression across diverse mating systems. However, studies estimating inbreeding depression often measure inbreeding with error, for example, based on pedigree data derived from observed parental behavior that ignore paternity error stemming from multiple mating. Such paternity error causes error in estimated coefficients of inbreeding (f) and reproductive success and could bias estimates of inbreeding depression. We used complete "apparent" pedigree data compiled from observed parental behavior and analogous "actual" pedigree data comprising genetic parentage to quantify effects of paternity error stemming from extra-pair reproduction on estimates of f, reproductive success, and inbreeding depression in free-living song sparrows (Melospiza melodia). Paternity error caused widespread error in estimates of f and male reproductive success, causing inbreeding depression in male and female annual and lifetime reproductive success and juvenile male survival to be substantially underestimated. Conversely, inbreeding depression in adult male survival tended to be overestimated when paternity error was ignored. Pedigree error stemming from extra-pair reproduction therefore caused substantial and divergent bias in estimates of inbreeding depression that could bias tests of evolutionary theories regarding inbreeding and inbreeding depression and their links to variation in mating system.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».