Detecting the “invisible fraction” bias in resurrection experiments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The resurrection approach is a powerful tool for estimating phenotypic evolution in response to global change. Ancestral generations, revived from dormant propagules, are grown side by side with descendent generations in the same environment. Phenotypic differences between the generations can be attributed to genetic change over time. Project Baseline was established to capitalize on this potential in flowering plants. Project participants collected, froze, and stored seed from 10 or more natural populations of 61 North American plant species. These will be made available in the future for resurrection experiments. One problem with this approach can arise if nonrandom mortality during storage biases the estimate of ancestral mean phenotype, which in turn would bias the estimate of evolutionary change. This bias-known as the "invisible fraction" problem-can arise if seed traits that affect survival during storage and revival are genetically correlated to postemergence traits of interest. The bias is trivial if seed survival is high. Here, I show that with low seed survival, bias can be either trivial or catastrophic. Serious bias arises when (i) most seeds deaths are selective with regard to the seed traits, and (ii) the genetic correlations between the seed and postemergence traits are strong. An invisible fraction bias can be diagnosed in seed collections that are family structured. A correlation between the family mean survival rate and the family mean of a focal postemergence trait indicates that seed mortality was not random with respect to genes affecting the focal trait, biasing the sample mean. Fortunately, family structure was incorporated into the sampling scheme for the Project Baseline collection, which will allow bias detection. New and developing statistical procedures that can incorporate genealogical information into the analysis of resurrection experiments may enable bias correction.
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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 | 0,001 | 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 découle