本刊推荐：为应对鸦科鸟类（Corvidae）综合性状数据匮乏的问题，Claudia A. F. Wascher研究员系统整合了全球135种鸦科物种的形态（如endocranial volume）、生态（如trophic niche）、社会性（如cooperative breeding）与生活史（如dispersal age）等多维度性状数据。该数据集填补了跨物种比较研究的空白，为揭示认知行为进化、生态适应及社会性演化等机制提供了关键资源，对推动鸟类学与进化生态学研究具有重要意义。
鸦科鸟类（Aves: Corvidae）是一个以其卓越的认知能力、复杂的社会结构和广泛的生态适应性而闻名的类群，长期以来被视为研究动物行为、认知、生态学和神经生物学的理想模型系统。它们在生态系统中扮演着关键角色，例如作为种子传播者和食腐动物，促进森林再生、营养循环和疾病控制。尤为引人注目的是，鸦科鸟类展现出对多样化及快速变化环境（包括城市栖息地）的高度适应性，这使其成为研究行为可塑性和对环境变化适应力的绝佳模型。此外，鸦科鸟类也为理解高级认知和声音通讯的神经基础提供了宝贵的比较模型。尽管对鸦科鸟类行为和认知的研究兴趣日益增长，但整合了形态、生活史、生态和社会性等多维度性状的综合数据集仍然稀缺。许多研究侧重于在受控环境中测试特定的认知任务，往往忽视了这些行为得以进化的生态和社会背景。信息广泛分散在不同类型的来源中，包括难以获取的出版物和受限的网页，这极大地限制了跨物种比较和进化分析的深度与广度。因此，构建一个全面、易于获取的全球鸦科鸟类性状数据集，对于推动该领域的深入研究显得尤为迫切。为了解决这一关键问题，并促进对鸦科鸟类行为进化驱动力的比较研究，研究人员在《Scientific Data》上发表了题为“CORVIDATA: A global dataset of morphology, ecology, sociality, and life-history in Corvidae”的数据论文。该研究系统地汇编了一个涵盖全球135种鸦科物种的综合性数据集。为构建此数据集，研究人员采用了严谨的数据收集与标准化方法。首先，物种的科学名和常用名依据全球鸟类名录Avilist (2025版)进行标准化。性状数据主要从权威的综合性数据集和主要参考著作中提取，包括Birds of the World、AVONET（包含所有鸟类的形态、生态和地理数据）、BIRDBASE（全球鸟类生物地理学、保护、生态和生活史性状数据集）、Global abundance estimates以及Corvids Literature Database。此外，还从针对性的比较和行为学研究文献中补充数据。对于未在综合性数据集中出现的物种，通过Corvids Literature Database和Google Scholar进行定向文献检索以获取数据。所有数据均标准化至物种水平，并按照Avilist (2025)的分类学进行统一。连续变量（如体重）在报告多个值时取平均值，分类变量（如栖息地、社会结构）则根据跨来源的一致定义进行编码。为确保数据质量，对所有物种名称进行了标准化处理，手动录入数据并进行交叉核对，对连续变量进行了异常值和生物学合理性筛查，并进行了随机抽查以验证数据与原始来源的一致性。数据记录CORVIDATA数据集归档于Zenodo平台，以一个Excel工作簿的形式提供，其中包含数据字典（元数据选项卡）和完整的性状数据表（CORVIDATA选项卡）。数据集汇编了135种鸦科物种的形态、生活史、社会生态和地理性状信息。形态性状形态性状数据（表1）涵盖了多种身体测量指标，包括喙长（culmen和nares两种测量方式）、喙宽、喙深、跗跖长度、翼长、Kipp‘s距离（一种衡量翅膀形状的指标）、手翼指数（hand-wing index，与飞行效率相关）、尾长、体重以及脑容量（endocranial volume）。这些数据为研究鸦科鸟类的形态适应、飞行能力与认知潜能（通过脑容量间接反映）之间的关系提供了基础。例如，体重数据覆盖了129个物种，脑容量数据覆盖了72个物种。生活史性状生活史性状（表2）包括扩散年龄（dispersal age）、寿命（life_span）、最短和最长孵化持续时间（min/max_incubation_duration）、最短和最长离巢天数（min/max_fledging）、最小和最大窝卵数（clutch_min/max）、孵化性别（incubation_sex）、巢类型（nest_type）和巢基质（nest_substrate）等。这些性状反映了物种的繁殖策略、生长速率和生存对策。值得注意的是，诸如扩散年龄和寿命等关键生活史参数存在大量数据缺失（115个物种未报告），凸显了未来数据收集的重点方向。社会生态性状社会生态性状（表3）是数据集的核心组成部分，涉及食腐行为（scavenging）、社会性类型（sociality，如领域性配对、群居、 communal nests）、合作繁殖（cooperative breeding）、栖息地类型（habitat）、营养生态位（trophic niche）、主要生活方式（primary_lifestyle，如树栖insessorial、地栖terrestrial）、贮藏行为（caching）、声音 repertoire（repertoire）、声音模仿能力（mimicry）以及生态特化指数（ecological_specialization_index）。这些数据为了解鸦科鸟类社会结构的多样性、食性适应及其与环境的相互作用提供了丰富信息。例如，数据显示大多数物种（107种）为杂食性（omnivore），社会性以领域性配对（79种）和群居（34种）为主，合作繁殖在22个物种中被确认。地理性状地理性状（表4）包括物种分布的最低纬度（min_latitude）、最高纬度（max_latitude）、分布中心点的纬度和经度（centroid_latitude, centroid_longitude）、分布范围大小（range_size）、在Corvids Literature Database中的文献条目数（corvid_database_entries）、IUCN红色名录类别（2024_IUCN_Red_List_Category）、生物地理区系（biogeographic_realm）、纬度分布范围（latitudinal_range，如热带、温带）、海拔分布范围（elevational_range）和丰度估计（abundance_estimate）。这些地理信息有助于分析物种分布格局、受威胁状况以及研究关注度的地理偏差。技术验证为确保数据的准确性和可靠性，研究团队实施了一系列技术验证措施。所有物种名称均根据Avilist (2025)全球鸟类名录进行标准化。每个物种的数据均手动录入，并对所有性状值进行交叉核对，确保其源自经过同行评审的原始文献。对连续变量进行了异常值和生物学上不合理值的筛查，并统一了单位（如毫米、克、毫升、天、年）。此外，还跨物种和性状进行了随机抽查，以验证数据与原始来源的一致性。数据可用性完整的CORVIDATA数据集可通过Zenodo平台公开获取（https://zenodo.org/records/17531251），遵循Creative Commons Attribution 4.0 International许可协议，允许使用者在使用时注明原作者和来源。综上所述，CORVIDATA数据集是首个全面整合全球鸦科鸟类多维度性状的综合资源。它系统地汇集了形态、生活史、生态和社会性等方面的关键信息，为开展跨物种比较研究、探讨鸦科鸟类行为与认知的进化驱动力、揭示其生态适应机制以及社会性演化路径提供了坚实的数据基础。该数据集的发布将极大推动鸟类学、行为生态学、进化生物学和认知科学等领域的研究，特别是在全球环境变化背景下理解生物适应性方面具有重要价值。同时，数据集也明确指出了当前数据的局限性，如部分性状数据缺失较多、可能存在地理采样偏差以及种内变异未能充分体现等，这为未来的数据补充和完善指明了方向。研究人员鼓励全球同行利用并共同丰富这一资源，以深化我们对鸦科鸟类乃至更广泛鸟类类群进化与适应的认识。
