Les données comportementales acquises sur des animaux reconnus et suivis individuellement sont une ressource incroyable pour mettre en lumière les facteurs écologiques et évolutifs sous-jacents les variations du comportement animal. Le plein potentiel de ces données réside dans une approche comparative entre des taxons ayant des histoires de vie et des écologies distinctes, ce qui pose un nombre important de défis. La constitution de bases de données standardisées par de grands consortiums d’équipes de recherche offre une solution pour faciliter les comparaisons fiables entre espèces en promouvant le partage des données et des expertises entre les chercheurs et chercheuses. En outre, ces collaborations à grande échelle favorisent une culture du partage au sein de la communauté scientifique. Nous présentons ici MacaqueNet, une collaboration mondiale de plus de 100 chercheurs (https://macaquenet.github.io/) pour la recherche sur le comportement social des macaques. La base de données MacaqueNet comprend des données de 1981 à aujourd’hui sur 61 populations de 14 espèces et constitue la première base de données standardisée et consultable publiquement sur le comportement social affiliatif et agonistique des macaques. Dans cet article, nous partageons les ressources composant MacaqueNet : un package R pour la standardisation des données, le code du site web, la structure de la base de données relationnelle, un glossaire et les conditions d’utilisation du partage des données. Grâce à l’accès libre à tous ces éléments, MacaqueNet peut servir de modèle entièrement reproductible pour de futures tentatives de création de bases de données comparatives collaboratives à grande échelle.
De Moor, D., Skelton, M.; Amici, F., Arlet, M. E., Balasubramaniam, K. N., Ballesta, S., Berghänel, A., Berman, C. M., Bernstein, S. K., Bhattacharjee, D., Bliss-Moreau, E., Brotcorne, F., Butovskaya, M., Campbell,
L. A. D., Carosi, M., Chatterjee, M., Cooper, M. A., Cowl, V. B., Duboscq, J., … Brent,
L. J. N. (2025). MacaqueNet: Advancing comparative behavioural research through large-scale collaboration.
Journal of Animal Ecology, 00, 1–16.
https://doi.org/10.1111/1365-2656.14223