Variation in Reproductive Success Across Captive Populations: Methodological Differences, Potential Biases and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Our understanding of fundamental organismal biology has been disproportionately influenced by studies of a relatively small number of ‘model’ species extensively studied in captivity. Laboratory populations of model species are commonly subject to a number of forms of past and current selection that may affect experimental outcomes. Here, we examine these processes and their outcomes in one of the most widely used vertebrate species in the laboratory – the zebra finch (Taeniopygia guttata). This important model species is used for research across a broad range of fields, partly due to the ease with which it can be bred in captivity. However despite this perceived amenability, we demonstrate extensive variation in the success with which different laboratories and studies bred their subjects, and overall only 64% of all females that were given the opportunity, bred successfully in the laboratory. We identify and review several environmental, husbandry, life‐history and behavioural factors that potentially contribute to this variation. The variation in reproductive success across individuals could lead to biases in experimental outcomes and drive some of the heterogeneity in research outcomes across studies. The zebra finch remains an excellent captive animal system and our aim is to sharpen the insight that future studies of this species can provide, both to our understanding of this species and also with respect to the reproduction of captive animals more widely. We hope to improve systematic reporting methods and that further investigation of the issues we raise will lead both to advances in our fundamental understanding of avian reproduction as well as to improvements in future welfare and experimental efficiency.
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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 | 0,097 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».