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ESTIMATING GENETIC CORRELATIONS FROM MEASUREMENTS OF FIELD-CAUGHT WATERSTRIDERS

2001· article· en· W4248951461 sur OpenAlexaff
Ian M. Ferguson, Daphne J. Fairbairn

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeritabilityBiologyGenetic similaritySimilarity (geometry)StatisticsSample size determinationField (mathematics)EstimationGenetic correlationSample (material)Evolutionary biologyGenetic variationGeneticsMathematicsDemographyGenetic diversityComputer scienceArtificial intelligencePopulationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lynch (1999) proposed a method for estimation of genetic correlations from phenotypic measurements of individuals for which no pedigree information is available. This method assumes that shared environmental effects do not contribute to the similarity of relatives, and it is expected to perform best when sample sizes are large, many individuals in the sample are paired with close relatives, and heritability of the traits is high. We tested the practicality of this method for field biologists by using it to estimate genetic correlations from measurements of field-caught waterstriders (Aquarius remigis). Results for sample sizes of less than 100 pairs were often unstable or undefined, and even with more than 500 pairs only half of those correlations that had been found to be significant in standard laboratory experiments were statistically significant in this study. Statistically removing the influence of environmental effects (shared between relatives) weakened the estimates, possibly by removing some of the genetic similarity between relatives. However, the method did generate statistically significant estimates for some genetic correlations. Lynch (1999) anticipated the problems found, and proposed another method that uses estimates of relatedness between members of pairs (from molecular marker data) to improve the estimates of genetic correlations, but that approach has yet to be tested in the field.Corresponding Editor: K. Ross

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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