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Achieving higher standards in species distribution modeling by leveraging the diversity of available software
Ecography ( IF 5.4 ) Pub Date : 2024-11-19 , DOI: 10.1111/ecog.07346 Jamie M. Kass, Adam B. Smith, Dan L. Warren, Sergio Vignali, Sylvain Schmitt, Matthew E. Aiello‐Lammens, Eduardo Arlé, Ana Márcia Barbosa, Olivier Broennimann, Marlon E. Cobos, Maya Guéguen, Antoine Guisan, Cory Merow, Babak Naimi, Michael P. Nobis, Ian Ondo, Luis Osorio-Olvera, Hannah L. Owens, Gonzalo E. Pinilla‐Buitrago, Andrea Sánchez-Tapia, Wilfried Thuiller, Roozbeh Valavi, Santiago José Elías Velazco, Alexander Zizka, Damaris Zurell
Ecography ( IF 5.4 ) Pub Date : 2024-11-19 , DOI: 10.1111/ecog.07346 Jamie M. Kass, Adam B. Smith, Dan L. Warren, Sergio Vignali, Sylvain Schmitt, Matthew E. Aiello‐Lammens, Eduardo Arlé, Ana Márcia Barbosa, Olivier Broennimann, Marlon E. Cobos, Maya Guéguen, Antoine Guisan, Cory Merow, Babak Naimi, Michael P. Nobis, Ian Ondo, Luis Osorio-Olvera, Hannah L. Owens, Gonzalo E. Pinilla‐Buitrago, Andrea Sánchez-Tapia, Wilfried Thuiller, Roozbeh Valavi, Santiago José Elías Velazco, Alexander Zizka, Damaris Zurell
The increasing online availability of biodiversity data and advances in ecological modeling have led to a proliferation of open‐source modeling tools. In particular, R packages for species distribution modeling continue to multiply without guidance on how they can be employed together, resulting in high fidelity of researchers to one or several packages. Here, we assess the wide variety of software for species distribution models (SDMs) and highlight how packages can work together to diversify and expand analyses in each step of a modeling workflow. We also introduce the new R package ‘sdmverse' to catalog metadata for packages, cluster them based on their methodological functions, and visualize their relationships. To demonstrate how pluralism of software use helps improve SDM workflows, we provide three extensive and fully documented analyses that utilize tools for modeling and visualization from multiple packages, then score these tutorials according to recent methodological standards. We end by identifying gaps in the capabilities of current tools and highlighting outstanding challenges in the development of software for SDMs.
中文翻译:
通过利用多种可用软件实现更高的物种分布建模标准
生物多样性数据在线可用性的增加和生态建模的进步导致了开源建模工具的激增。特别是,用于物种分布建模的 R 包继续成倍增加,而没有关于如何将它们一起使用的指导,导致研究人员对一个或多个包的高保真度。在这里,我们评估了用于物种分布模型 (SDM) 的各种软件,并重点介绍了软件包如何协同工作,以在建模工作流程的每个步骤中实现分析的多样化和扩展。我们还引入了新的 R 包“sdmverse”,用于对包的元数据进行编目,根据其方法功能对它们进行聚类,并可视化它们的关系。为了展示软件使用的多元化如何帮助改进 SDM 工作流程,我们提供了三个广泛且完整记录的分析,这些分析利用来自多个软件包的建模和可视化工具,然后根据最新的方法标准对这些教程进行评分。最后,我们确定了当前工具功能中的差距,并强调了 SDM 软件开发中的突出挑战。
更新日期:2024-11-19
中文翻译:
通过利用多种可用软件实现更高的物种分布建模标准
生物多样性数据在线可用性的增加和生态建模的进步导致了开源建模工具的激增。特别是,用于物种分布建模的 R 包继续成倍增加,而没有关于如何将它们一起使用的指导,导致研究人员对一个或多个包的高保真度。在这里,我们评估了用于物种分布模型 (SDM) 的各种软件,并重点介绍了软件包如何协同工作,以在建模工作流程的每个步骤中实现分析的多样化和扩展。我们还引入了新的 R 包“sdmverse”,用于对包的元数据进行编目,根据其方法功能对它们进行聚类,并可视化它们的关系。为了展示软件使用的多元化如何帮助改进 SDM 工作流程,我们提供了三个广泛且完整记录的分析,这些分析利用来自多个软件包的建模和可视化工具,然后根据最新的方法标准对这些教程进行评分。最后,我们确定了当前工具功能中的差距,并强调了 SDM 软件开发中的突出挑战。