The importance of heritability estimates for understanding the evolution of cognition: a response to comments on Croston et al.
Notice bibliographique
Résumé
We agree with all 3 sets of commentators ( Healy 2015 ; Smulders 2015 ; Thornton and Wilson 2015 ) that the goal we set is challenging, ( Croston et al. 2015 ) and we are well aware of the magnitude of effort involved in such an undertaking. It is notable that 50 years ago, Sydney Brenner wisely chose the simple nematode, Caenorhabditis elegans , as a model system for dissecting the links among genes, neurons, and behavior ( Brenner 1974 ), yet hundreds of thousands of published papers and a few Nobel prizes later, there is still no end in sight. Given that C. elegans are a relatively simple organism and that cognition in most species is a complex phenotype associated with many genes of small effects, quantitative genetic approaches will likely provide the most useful advances in understanding how natural selection affects cognition. We are happy to hear that there is support for a renewed focus on trait heritability in behavioral ecology research, and we look forward to further insight arising from this effort.
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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 | 0,039 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,079 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».