UDTR — Radar mondial des droits de la Nature

‘biomod2' – extending presence–absence species distribution models to multiple data types

Identification

Clé publique

radar:r-d4daa95e8a7866b7bd1c750089791b89

Auteurs

Maya Guéguen · Hélène Blancheteau · Rémi Lemaire‐patin · Wilfried Thuiller

Année déclarée

—

Langue déclarée

en

Type source

ART

Première détection

2026-11-13T15:28:23.027098+00:00

Dernière observation des métadonnées

2026-11-13T15:28:23.027098+00:00

Dernière vérification HTTP

Non effectuée

Institutions déclarées par la source

Laboratoire d'Ecologie Alpine · Université Savoie Mont Blanc · Centre National de la Recherche Scientifique · Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble · Université Grenoble Alpes · Interactions Sol Plante Atmosphère · Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine · Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement

Résumé documentaire — langue originale

The R package ‘biomod2' is one of the most widely used and versatile tools for species distribution modelling (SDM), enabling ecologists to calibrate, evaluate, and project species–environment relationships across space and time using multiple modelling algorithms and ensemble forecasting. Here, we present its latest and most comprehensive version, which substantially expands its scope by accommodating diverse ecological data types within a unified modelling workflow. Importantly, ‘biomod2' is designed to handle each data type (e.g. presence‐only, presence–absence, counts, multi‐class abundance, or relative/absolute abundance) independently, ensuring methodological rigor and avoiding the integration of incompatible data formats or model types. This approach allows users to model biomass, land cover, habitat suitability, and other ecological metrics without conflating distinct data streams or analytical frameworks. We have fully restructured the workflow to improve usability and reproducibility, introducing clearer function organization, standardized parameter names, and substantially revised documentation. The update also includes new methodological features such as enhanced cross‐validation schemes, improved pseudo‐absence selection strategies, expanded model parametrization options, additional algorithms, and new tools for exploring and visualizing outputs. Together, these developments provide a more flexible, transparent, and easily shareable framework for SDM, supporting comparison, uncertainty analyses, and ensemble predictions across a broad range of ecological questions.

Identifiants

DOI

10.1002/ecog.08588

HAL

hal-05758969

Repères documentaires

Famille documentaire

article

Types déclarés par les sources

ART

Les mentions d’entités ne constituent pas une preuve de reconnaissance juridique. La juridiction étudiée est distincte du pays d’affiliation des auteurs.

Sources

HAL · Document 1

• Document · https://hal.science/hal-05758969v1

Statut documentaire

Pertinence à examiner

Bibliothèque

Cette identité n’est pas encore intégrée à la Bibliothèque juridique.