mMWeb--an online platform for employing multiple ecological niche modeling algorithms.
mMWeb--an online platform for employing multiple ecological niche modeling algorithms.
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mMWeb - 采用多种生态位建模算法的在线平台
DOI：
10.1371/journal.pone.0043327
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Jiang Z
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qiao H;Lin C;Ji L;Jiang Z
背景生物生态位和潜在生境分布的预测是生态学和地理学研究的核心领域之一。为此，已经开发了各种各样的建模技术。为了实现这些模型，用户必须为每个模型准备特定的运行时环境，学习如何使用多个模型平台，并每次以不同的格式准备数据。此外，模型结果通常难以解释，并且不存在用于跨平台比较模型结果的标准化方法。我们开发了一个免费和开源的在线平台，多模型基于网络（mMWeb）的平台，以解决这些问题，提供了一个新的环境中，用户可以实现和比较多个生态位模型（ENM）算法。方法mMWeb结合了18个现有的ENM和相应的算法，并提供了一个统一的程序，通过一个共同的Web浏览器建模的物种的潜在栖息地生态位。mMWeb使用Java本地接口（JNI）、Java R接口将不同的ENM联合收割机组合在一起，在一台超级计算机上并行执行多个任务。mMWeb的跨平台、用户友好的界面简化了构建ENM的过程，提供了一个可访问的高效环境，可以从中探索和比较不同的模型算法。
Background Predicting the ecological niche and potential habitat distribution of a given organism is one of the central domains of ecological and biogeographical research. A wide variety of modeling techniques have been developed for this purpose. In order to implement these models, the users must prepare a specific runtime environment for each model, learn how to use multiple model platforms, and prepare data in a different format each time. Additionally, often model results are difficult to interpret, and a standardized method for comparing model results across platforms does not exist. We developed a free and open source online platform, the multi-models web-based (mMWeb) platform, to address each of these problems, providing a novel environment in which the user can implement and compare multiple ecological niche model (ENM) algorithms. Methodology mMWeb combines 18 existing ENMs and their corresponding algorithms and provides a uniform procedure for modeling the potential habitat niche of a species via a common web browser. mMWeb uses Java Native Interface (JNI), Java R Interface to combine the different ENMs and executes multiple tasks in parallel on a super computer. The cross-platform, user-friendly interface of mMWeb simplifies the process of building ENMs, providing an accessible and efficient environment from which to explore and compare different model algorithms.
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影响因子：
5.9
作者：
Phillips, Steven J.;Dudik, Miroslav
通讯作者：
Dudik, Miroslav
DOI：
10.1002/joc.1276
发表时间：
2005-12-01
期刊：
INTERNATIONAL JOURNAL OF CLIMATOLOGY
影响因子：
--
作者：
Hijmans, RJ;Cameron, SE;Jarvis, A
通讯作者：
Jarvis, A
影响因子：
5.9
作者：
Grenouillet, Gael;Buisson, Laetitia;Lek, Sovan
通讯作者：
Lek, Sovan
影响因子：
5.7
作者：
Mbogga, Michael S.;Wang, Xianli;Hamann, Andreas
通讯作者：
Hamann, Andreas
影响因子：
5.9
作者：
Peterson, A. Townsend;Papes, Monica;Eaton, Muir
通讯作者：
Eaton, Muir