Gurutzeta Guillera-Arroita

Hivatkozott rá

	Összes	2020 óta
Hivatkozások	11202	8684
h-index	42	39
i10-index	65	55

2200

1100

550

1650

2012201320142015201620172018201920202021202220232024202531 51 116 218 251 439 609 710 961 1531 1691 1894 2156 434

Nyilvános hozzáférés

Összes megtekintése

47 cikk

4 cikk

elérhető

nem érhető el

Finanszírozási megbízások alapján

Társszerzők

José Lahoz-MonfortPyrenean Institute of Ecology, CSICE-mail megerősítve itt: ipe.csic.es
Jane ElithProfessor, University of MelbourneE-mail megerősítve itt: unimelb.edu.au
brendan wintleProfessor of Biodiversity Conservation, University of MelbourneE-mail megerősítve itt: unimelb.edu.au
Michael McCarthySchool of Agriculture, Food and Ecosystem Sciences, The University of MelbourneE-mail megerősítve itt: unimelb.edu.au
Reid TingleyEnviroDNAE-mail megerősítve itt: monash.edu
David WartonProfessor of Ecological Statistics, The University of New South WalesE-mail megerősítve itt: maths.unsw.edu.au
Carsten F. DormannProfessor for Biometry and Environmental System Analysis, University of FreiburgE-mail megerősítve itt: biom.uni-freiburg.de
B.J.T.MorganProfessor of Applied Statistics, University of KentE-mail megerősítve itt: kent.ac.uk
Natalie J BriscoeUniversity of MelbourneE-mail megerősítve itt: unimelb.edu.au
iadine ChadèsProfessor Monash UniversityE-mail megerősítve itt: monash.edu
Darryl I. MacKenzieProteus Wildlife Research ConsultantsE-mail megerősítve itt: proteus.co.nz
Emily NicholsonThe University of Melbourne, School of Agriculture, Food and Ecosystem SciencesE-mail megerősítve itt: unimelb.edu.au
Pia LentiniArthur Rylah Institute for Environmental ResearchE-mail megerősítve itt: delwp.vic.gov.au
Heini KujalaUniversity of HelsinkiE-mail megerősítve itt: unimelb.edu.au
Ascelin GordonRMIT UniversityE-mail megerősítve itt: rmit.edu.au
Sarah J ConverseUSGS, Washington Cooperative Fish and Wildlife Research Unit, University of WashingtonE-mail megerősítve itt: uw.edu
Stefano CanessaUniversität Bern - University of MilanE-mail megerősítve itt: unibe.ch
Richard P. YoungDirector, Nature PositiveE-mail megerősítve itt: naturepositive.com
E.J. Milner-GullandTasso Leventis Professor of Biodiversity, University of OxfordE-mail megerősítve itt: biology.ox.ac.uk
Cindy E HauserArthur Rylah InstituteE-mail megerősítve itt: delwp.vic.gov.au

Követés

Gurutzeta Guillera-Arroita

Pyrenean Institute of Ecology (CSIC) & University of Melbourne

E-mail megerősítve itt: ipe.csic.es

ecological statistics quantitative ecology species distribution models wildlife monitoring detectability


Cím Rendezés hivatkozások szerint Rendezés év szerint Rendezés cím szerint	Hivatkozott rá Hivatkozott rá	Év
Cross‐validation strategies for data with temporal, spatial, hierarchical, or phylogenetic structure DR Roberts, V Bahn, S Ciuti, MS Boyce, J Elith, G Guillera‐Arroita, ... Ecography 40 (8), 913-929, 2017	1719	2017
Is my species distribution model fit for purpose? Matching data and models to applications G Guillera‐Arroita, JJ Lahoz‐Monfort, J Elith, A Gordon, H Kujala, ... Global ecology and biogeography 24 (3), 276-292, 2015	1013	2015
A standard protocol for reporting species distribution models D Zurell, J Franklin, C König, PJ Bouchet, CF Dormann, J Elith, G Fandos, ... Ecography 43 (9), 1261-1277, 2020	705	2020
blockCV: an R package for generating spatially or environmentally separated folds for k-fold cross-validation of species distribution models R Valavi, J Elith, JJ Lahoz-Monfort, G Guillera-Arroita Methods in Ecology and Evolution, DOI: 10.1111/2041-210X.13107, 2018	601	2018
A review of evidence about use and performance of species distribution modelling ensembles like BIOMOD T Hao, J Elith, G Guillera‐Arroita, JJ Lahoz‐Monfort Diversity and Distributions 25 (5), 839-852, 2019	509	2019
Predictive performance of presence‐only species distribution models: a benchmark study with reproducible code R Valavi, G Guillera‐Arroita, JJ Lahoz‐Monfort, J Elith Ecological monographs 92 (1), e01486, 2022	500	2022
Modelling of species distributions, range dynamics and communities under imperfect detection: advances, challenges and opportunities G Guillera‐Arroita Ecography 40 (2), 281-295, 2017	411	2017
Data integration for large-scale models of species distributions NJB Isaac, MA Jarzyna, P Keil, LI Dambly, PH Boersch-Supan, ... Trends in ecology & evolution 35 (1), 56-67, 2020	354	2020
Model averaging in ecology: A review of Bayesian, information‐theoretic, and tactical approaches for predictive inference CF Dormann, JM Calabrese, G Guillera‐Arroita, E Matechou, V Bahn, ... Ecological monographs 88 (4), 485-504, 2018	353	2018
Testing whether ensemble modelling is advantageous for maximising predictive performance of species distribution models T Hao, J Elith, JJ Lahoz‐Monfort, G Guillera‐Arroita Ecography 43 (4), 549-558, 2020	326	2020
Imperfect detection impacts the performance of species distribution models JJ Lahoz‐Monfort, G Guillera‐Arroita, BA Wintle Global ecology and biogeography 23 (4), 504-515, 2014	313	2014
Deep-sea diversity patterns are shaped by energy availability SNC Woolley, DP Tittensor, PK Dunstan, G Guillera-Arroita, ... Nature 533 (7603), 393-396, 2016	270	2016
Design of occupancy studies with imperfect detection G Guillera‐Arroita, MS Ridout, BJT Morgan Methods in Ecology and Evolution 1 (2), 131-139, 2010	261	2010
When do we need more data? A primer on calculating the value of information for applied ecologists S Canessa, G Guillera‐Arroita, JJ Lahoz‐Monfort, DM Southwell, ... Methods in Ecology and Evolution 6 (10), 1219-1228, 2015	228	2015
Ignoring imperfect detection in biological surveys is dangerous: A response to ‘fitting and interpreting occupancy models' G Guillera-Arroita, JJ Lahoz-Monfort, DI MacKenzie, BA Wintle, ... PloS one 9 (7), e99571, 2014	227	2014
Designing studies to detect differences in species occupancy: power analysis under imperfect detection G Guillera‐Arroita, JJ Lahoz‐Monfort Methods in Ecology and Evolution 3 (5), 860-869, 2012	216	2012
Forecasting species range dynamics with process‐explicit models: matching methods to applications NJ Briscoe, J Elith, R Salguero‐Gómez, JJ Lahoz‐Monfort, JS Camac, ... Ecology Letters 22 (11), 1940-1956, 2019	211	2019
Statistical approaches to account for false‐positive errors in environmental DNA samples JJ Lahoz‐Monfort, G Guillera‐Arroita, R Tingley Molecular Ecology Resources 16 (3), 673-685, 2016	200	2016
Maxent is not a presence–absence method: a comment on Thibaud et al. G Guillera‐Arroita, JJ Lahoz‐Monfort, J Elith Methods in Ecology and Evolution 5 (11), 1192-1197, 2014	185	2014
Modelling species presence‐only data with random forests R Valavi, J Elith, JJ Lahoz‐Monfort, G Guillera‐Arroita Ecography 44 (12), 1731-1742, 2021	184	2021

A rendszer jelenleg nem tudja elvégezni a műveletet. Próbálkozzon újra később.

Cikkek 1–20

Hivatkozások évente

Ismétlődő hivatkozások

Összevont hivatkozások

Társszerzők hozzáadásaTársszerzők

Követés

Hivatkozott rá

Társszerzők