Resumiendo. Lo que se debe hacer y lo que no se debe hacer

 
  1. Siempre:
    • Depure los datos de ocurrencias sobre la base de informacion de expertos.
    • Documente explicitamente los archivos de autoridades taxonomicas.
    • Utilice metodos estandard de georeferenciamiento de datos
    • Defina explicitamente las areas de referencia G y M.
    • Seleccione conscientemente y documente las razones para elegir las areas de referencia G y M.
    • Documente el workflow o "marcha" del analisis (o sea, para cada especie, documente los valores de parametros y settings de los metodos usados).
    • Documente las variables usadas, las  proyecciones, fuentes de los datos, fuentes de las variables ambientales.
    • Documente explícitamente la salida utilizada.
  2. Procure: 
    • Utilizar el algoritmo adecuado a sus datos. Si tiene datos de ausencias, utilizar regression trees, o GAMS o GLIMs. Si tiene pocas (< 10 puntos) presencias, GARP. Si tiene un numero relativamente alto (30< n < 500) de presencias, Maxent. 
    • Si tiene mas de 500 puntos distintos para una especie, considere "adelgazar" la muestra para evitar sobre-modelacion.
    • No sobredefinir el problema usando "muchas" capas ambientales
    • Tener clara la configuración BAM de su especie. En particular, tenga mucho cuidado con problemas tipo Mundo de Wallace.
    • Si hay puntos suficientes, valide usando ROC parcial. 
    1.  En la duda, explicar, documentar, repetir.
  3. Evite: 
    • Utilizar algoritmos poco conocidos o "novedosos".
    • Asumir que el usuario entiende lo que se hizo aunque no sea explícito.
    • Usar terminologia vaga o poco definida. Sea descriptivo. Utilice términos estandarizados.