Lifetime fitness and annual survival are heritable and highly genetically correlated in a wild primate population
Notice bibliographique
Résumé
The additive genetic variance (VA) of fitness quantifies the expected response to selection. Lifetime reproductive success (LRS) is an effective metric of lifetime fitness in animal population, while time-limited fitness metrics such as annual survival or fertility can help to identify which fitness component-e.g., annual survival or fertility-harbors the most VA in fitness. Here, we estimated the VA and heritability (h2) of LRS and 3 time-limited fitness metrics in a wild female baboon population in Kenya. The most heritable metrics were LRS (h2 = 0.25 [0.18, 0.34]) and annual survival (h2 = 0.23 [0.15, 0.33]). By further partitioning LRS, we were able to show that nearly all the VA for LRS was attributable to survival to first successful reproduction. Furthermore, all fitness metrics examined were highly genetically correlated with each other, supporting the use of time-limited metrics when LRS data are limited. Our analyses predicted faster phenotypic evolution than we have observed, raising the possibility that environmental or social variables masked responses to selection or inflated estimated VA. Overall, our findings reveal a substantial genetic contribution to variation in survival, and in turn, to fitness and contemporary evolution in a long-lived animal.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».