Why do crows attack ravens? The roles of predation threat, resource competition, and social behavior
Notice bibliographique
Résumé
Interspecific aggression is common in birds—Individuals regularly chase and attack members of other species. We analyzed cases of interspecific aggression between crows (American Crow [Corvus brachyrhynchos] and Northwestern Crow [C. caurinus]) and ravens (Common Raven [C. corax]) using ∼2,000 citizen scientist observations of interspecific aggression between crows and ravens from across North America. Crows and ravens may attack one another for nonadaptive reasons, because they compete with each other for food and space, or because they are nest predators of each other. We report 3 main results. First, although ravens are much larger than crows, crows chased and attacked ravens in ∼97% of observations. We observed this strong asymmetry in the direction of interspecific aggression throughout North America. Second, crow aggression toward ravens was most frequent during the crows' nesting season (∼March–May), but also occurred in other seasons. Third, crows typically attacked ravens in small groups, with relatively few observations of aggression in one-on-one contests. The pattern of seasonality in crow attacks on ravens suggests that nest predation by ravens is an important factor driving interspecific aggression from crows. Aggression also occurred outside the breeding season, particularly in the winter, indicating either that crows compete with ravens for resources at this time of year or that crows preemptively harass potential nest predators in advance of the breeding season. This study is an example of how citizen scientists can contribute to the study of behavioral interactions of birds at a continental scale.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».