从线性混合模型(lme4)获得效应大小

Question

假设我想要获得一个lmer对象中每一项的某种效果大小，最好的方法是什么？例如，我有一个具有两个主效果(gen和nutrient)及其交互的模型：

library(lme4)
data(Arabidopsis)
fit1 <- lmer(total.fruits~gen*nutrient+(1|reg), data=Arabidopsis)
summary(fit1)

# # # truncated output

Random effects:
 Groups   Name        Variance Std.Dev.
 reg      (Intercept)  144.4   12.02   
 Residual             1304.4   36.12   
Number of obs: 625, groups:  reg, 3

Fixed effects:
              Estimate Std. Error        df t value Pr(>|t|)    
(Intercept)    4.35938   10.72391   7.20000   0.407    0.696    
gen            0.13441    0.39560  67.90000   0.340    0.735    
nutrient       6.62369    0.99266 619.40000   6.673 5.58e-11 ***
gen:nutrient  -0.09971    0.04308 619.50000  -2.314    0.021 *  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

如果我想获得每个固定效果主效和交互作用项的效果大小(R2或伪R2)，最好的方法是什么？获取完整模型(如MuMIn::r.squaredGLMM(fit1))的R2，并在构建最终模型时使用模型比较方法？还是有更好的方法？