¿Cuál es la mejor manera de ajustar diferentes fórmulas de modelo que varían según la fila de un marco de datos con la estructura de datos de columnas de lista en tidyverse?

En R for Data Science, Hadley presenta un excelente ejemplo de cómo usar la estructura de datos de columnas de lista y ajustar fácilmente muchos modelos (http://r4ds.had.co.nz/many-models.html#gapminder) Estoy tratando de encontrar una manera de adaptar muchos modelos con fórmulas ligeramente diferentes. En el siguiente ejemplo adaptado de su ejemplo original, ¿cuál es la mejor manera de adaptar un modelo diferente para cada continente?

library(gapminder)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(broom)

by_continent <- gapminder %>% 
  group_by(continent) %>% 
  nest()

by_continent <- by_continent %>% 
  mutate(model = map(data, ~lm(lifeExp ~ year, data = .)))

by_continent %>% 
  mutate(glance=map(model, glance)) %>% 
  unnest(glance, .drop=T)

## A tibble: 5 × 12
#  continent r.squared adj.r.squared     sigma statistic      p.value    df
#     <fctr>     <dbl>         <dbl>     <dbl>     <dbl>        <dbl> <int>
#1      Asia 0.4356350     0.4342026 8.9244419  304.1298 6.922751e-51     2
#2    Europe 0.4984659     0.4970649 3.8530964  355.8099 1.344184e-55     2
#3    Africa 0.2987543     0.2976269 7.6685811  264.9929 6.780085e-50     2
#4  Americas 0.4626467     0.4608435 6.8618439  256.5699 4.354220e-42     2
#5   Oceania 0.9540678     0.9519800 0.8317499  456.9671 3.299327e-16     2
## ... with 5 more variables: logLik <dbl>, AIC <dbl>, BIC <dbl>,
##   deviance <dbl>, df.residual <int>

Sé que puedo hacerlo iterando a través de by_continent (no eficiente ya que estima cada modelo para cada continente:

formulae <- list(
  Asia=~lm(lifeExp ~ year, data = .),
  Europe=~lm(lifeExp ~ year + pop, data = .),
  Africa=~lm(lifeExp ~ year + gdpPercap, data = .),
  Americas=~lm(lifeExp ~ year - 1, data = .),
  Oceania=~lm(lifeExp ~ year + pop + gdpPercap, data = .)
)

for (i in 1:nrow(by_continent)) {
  by_continent$model[[i]] <- map(by_continent$data, formulae[[i]])[[i]]
}

by_continent %>% 
  mutate(glance=map(model, glance)) %>% 
  unnest(glance, .drop=T)

## A tibble: 5 × 12
#  continent r.squared adj.r.squared     sigma  statistic       p.value    df
#     <fctr>     <dbl>         <dbl>     <dbl>      <dbl>         <dbl> <int>
#1      Asia 0.4356350     0.4342026 8.9244419   304.1298  6.922751e-51     2
#2    Europe 0.4984677     0.4956580 3.8584819   177.4093  3.186760e-54     3
#3    Africa 0.4160797     0.4141991 7.0033542   221.2506  2.836552e-73     3
#4  Americas 0.9812082     0.9811453 8.9703814 15612.1901 4.227928e-260     1
#5   Oceania 0.9733268     0.9693258 0.6647653   243.2719  6.662577e-16     4
## ... with 5 more variables: logLik <dbl>, AIC <dbl>, BIC <dbl>,
##   deviance <dbl>, df.residual <int>

Pero, ¿es posible hacer esto sin seguir de nuevo al bucle en la base R (y evitar los modelos que no necesito)?

Lo que probé es algo como esto:

by_continent <- by_continent %>% 
left_join(tibble::enframe(formulae, name="continent", value="formula"))

by_continent %>% 
   mutate(model=map2(data, formula, est_model))

Pero parece que no puedo encontrar una función est_model que funcione. Probé esta función (h / t:https://gist.github.com/multidis/8138757) eso no funciona:

  est_model <- function(data, formula, ...) {
  mc <- match.call()
  m <- match(c("formula","data"), names(mc), 0L)
  mf <- mc[c(1L, m)]
  mf[[1L]] <- as.name("model.frame")
  mf <- eval(mf, parent.frame())
  data.st <- data.frame(mf)

  return(data.st)
}

(Es cierto que este es un ejemplo artificial. Mi caso real es que tengo observaciones sustanciales que faltan variables independientes clave en mis datos, por lo que quiero ajustar un modelo con todas las variables en observaciones completas y otro con solo un subconjunto de las variables en el observaciones de descanso.)

ACTUALIZAR

Se me ocurrió una función est_model que funciona (aunque probablemente no sea eficiente):

est_model <- function(data, formula, ...) {
  map(list(data), formula, ...)[[1]]
}

by_continent <- by_continent %>% 
   mutate(model=map2(data, formula, est_model))

by_continent %>% 
  mutate(glance=map(model, glance)) %>% 
  unnest(glance, .drop=T)

## A tibble: 5 × 12
#  continent r.squared adj.r.squared     sigma  statistic       p.value    df
#      <chr>     <dbl>         <dbl>     <dbl>      <dbl>         <dbl> <int>
#1      Asia 0.4356350     0.4342026 8.9244419   304.1298  6.922751e-51     2
#2    Europe 0.4984677     0.4956580 3.8584819   177.4093  3.186760e-54     3
#3    Africa 0.4160797     0.4141991 7.0033542   221.2506  2.836552e-73     3
#4  Americas 0.9812082     0.9811453 8.9703814 15612.1901 4.227928e-260     1
#5   Oceania 0.9733268     0.9693258 0.6647653   243.2719  6.662577e-16     4
## ... with 5 more variables: logLik <dbl>, AIC <dbl>, BIC <dbl>, deviance <dbl>,
##   df.residual <int>