数据集概述
本数据集围绕群落水平模型（CLMs）展开，涵盖其理论、应用及与物种分布模型（SDMs）的对比。CLMs可同时建模多个物种（含珍稀物种），减少过拟合并隐含考虑共现驱动因素，是SDMs的替代方法。数据集包含相关数据文件与R代码示例，旨在向生态学者介绍CLMs，推动其应用与研究。
文件详解
- 文件名称：CLMs_review-Dryad-Data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含群落水平模型（CLMs）相关的结构化数据，可能涉及CLM算法类型、应用案例、模型参数、预测结果等与综述内容对应的生态数据。
- 文件名称：CLMs_review-Dryad-Code.Rmd
- 文件格式：Rmd
- 字段映射介绍：R语言代码文件，提供拟合常见CLMs的示例代码，帮助生态学者实现CLM建模，内容可能包括数据加载、模型拟合、结果可视化等代码模块。
数据来源
Dryad数据平台（对应论文“Multiresponse algorithms for community-level modeling: review of theory, applications, and comparison to species distribution models”）
适用场景
- 生态学模型算法研究：分析CLMs与SDMs的优缺点、适用场景及预测性能差异。
- 生物多样性预测：利用CLMs同时建模多物种分布，研究生物多样性模式及驱动因素。
- 珍稀物种分布建模：探索CLMs在减少过拟合、提升珍稀物种预测准确性方面的应用。
- 生态数据建模实践：通过R代码示例学习CLM建模方法，推动CLMs在生态学研究中的普及。
- 群落结构分析：研究群落组成与环境梯度、功能性状的关系，评估CLMs在群落结构驱动因素分析中的作用。
