根据Clarivate最新数据显示（2024年9月13日），本刊2022年发表的题为“glmm.hp: an R package for computing individual effect of predictors in generalized linear mixed models”的文章，第6次入选Top 0.1% ESI热点论文（hot paper）。
ESI热点论文是指按ESI学科统计最近两年发表、在最近两个月内被引用次数进入前0.1%的论文。这个指标通过按22个领域和出版年份分类，同一领域、同一出版时间的论文进行排序。热点论文通常在其研究领域具有较高的影响力，是其研究成果得到学术界广泛关注的直接体现。
glmm.hp包可以将普通多元回归（lm）、广义线性模型（glm）、混合效应模型（lmm）和广义混合效应模型（glmm）中总R2分配给具有共线性的解释变量，从而解决了评估共线性解释变量相对重要性的难题。目前，此程序包已经被广泛应用于生态学的研究。5月14日已经升级到0.1-3版本并提交至CRAN，请大家及时安装更新。
1. Lai Jiangshan, Zou Yi, Zhang Shuang, Zhang Xiaoguang, Mao Lingfeng (2022) glmm.hp: an R package for computing individual effect of predictors in generalized linear mixed models. J Plant Ecol 15:1302–1307.
https://doi.org/10.1093/jpe/rtac096
截至目前，该论文已有124次引用：
2. Lai Jiangshan, Zhu Weijie, Cui Dongfang, Mao Lingfeng (2023) Extension of the glmm.hp package to zero-inflated generalized linear mixed models and multiple regression. J Plant Ecol 16:rtad038
截至目前，该论文已有16次引用：
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