Abstract

An important driver of the evolution of animal coloration is sexual selection operating on traits that are used to transmit information to rivals and potential mates, which has a major impact on fitness. Reflectance spectrometry has become a standard color-measuring tool, especially after the discovery of tetrachromacy in birds and their ability to detect UV light. Birds' plumage patterns may be invisible to humans, and therefore the establishment of reliable and quantitatively objective ways of assessing coloration not dependent on human vision is a technical need of primary importance. Plumage coloration measurements can be taken directly on live birds in the field, or in the laboratory (e.g., on collected feathers). However, which of these 2 approaches offers a more reliable, repeatable sampling method remains an unsolved question. Using a spectrophotometer, we measured melanin-based coloration in the plumage of Barn Swallows (Hirundo rustica). We assessed the repeatability of measures obtained with both traditional sampling methods to quantitatively determine their reliability. We used an ANOVA-based method for calculating the repeatability of measurements from 2 years separately, and a GLMM-based method to calculate overall adjusted repeatabilities for both years. The results of our study indicate a great disparity between color measurements obtained using both sampling methods and a low comparability across them. Assuming that measurements taken in the field reflect the real or “true” color of plumage, we may conclude that there is a lack of reliability of the laboratory method to reflect this true color in melanin-based plumages. Likewise, we recommend the use of the GLMM-based statistical method for repeatability calculations, as it allows the inclusion of random factors and the calculation of more realistic, adjusted repeatabilities. It also reduces the number of necessary tests, thereby increasing power, and it allows easy calculation of 95% CIs, a measure of the reliability and precision of effect-size calculations.

RESUMEN
La selección sexual que opera en rasgos usados para transmitir información a rivales y potenciales parejas guía la evolución de la coloración en animales de una forma determinante. Esto tiene un impacto importante en la adecuación biológica. La espectrometría de reflectancia se ha convertido en una herramienta muy común para medir el color, especialmente tras el descubrimiento de tetracromía en las aves y su habilidad para detectar la luz ultravioleta. Los patrones del plumaje de las aves pueden ser invisibles para los humanos y, por eso, el establecimiento de formas fiables y cuantitativamente objetivas de evaluar la coloración no dependientes de la visión humana representa una necesidad técnica de vital importancia. Las mediciones de la coloración del plumaje pueden ser efectuadas directamente en aves vivas en el campo o en el laboratorio (p. ej. en plumas colectadas). Sin embargo, cuál de estos dos enfoques ofrece un método de muestreo más fiable y repetible sigue siendo una pregunta sin resolver. Usando un espectrofotómetro, medimos la coloración basada en melanina en el plumaje de la golondrina común (Hirundo rustica). Evaluamos la repetibilidad de las mediciones obtenidas con ambos métodos tradicionales de muestreo para determinar de modo cuantitativo su fiabilidad. Usamos el método estadístico basado en el ANOVA para calcular la repetibilidad de las mediciones de dos años por separado, y el método basado en modelos lineales mixtos generalizados (GLMM) para calcular las repetibilidades ajustadas totales para ambos años. Los resultados de nuestro estudio indican una gran disparidad entre las mediciones de color obtenidas usando ambos métodos de muestreo y una baja comparabilidad entre ellas. Asumiendo que las mediciones efectuadas en el campo reflejan el color real o «verdadero» del plumaje, podemos concluir que hay una falta de fiabilidad del método de laboratorio para reflejar el color real de los plumajes basados en melanina. Del mismo modo, recomendamos el uso del método estadístico basado en GLMM para los cálculos de repetibilidad, ya que permite la inclusión de factores aleatorios y el cálculo de repetibilidades ajustadas, más realistas. También reduce el número de pruebas necesarias, por consiguiente aumentando la potencia estadística, y permite calcular fácilmente los intervalos de confianza (95% CI), una medida de la fiabilidad y precisión de los cálculos del tamaño del efecto.