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Enregistrement W4413784293 · doi:10.3755/galaxea.g27o-11

The Titan Triggerfish (<i>Balistoides viridescens</i> - Bloch and Schneider, 1801): An Ecosystem Engineer in a Feedback Loop

2025· article· en· W4413784293 sur OpenAlexfundno aff
William R. Allison

Notice bibliographique

RevueGalaxea Journal of Coral Reef Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoral and Marine Ecosystems Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésTitan (rocket family)PhysicsAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coral reef biodiversity relies on a dynamic balance between destruction and renewal. In this dynamic, the titan triggerfish (Balistoides viridescens) plays a paradoxical role—visibly damaging reefs by breaking coral rock, yet enhancing structural integrity by preying on bioeroding bivalves that undermine reef frameworks. This investigation evaluates B. viridescens as an ecological engineer in a feedback loop, examining how its foraging influences reef structure. Titan feeding and the resulting bioerosion were observed in various locations, including Lakshadweep, Indonesia, and many locations in the Maldives. An exploratory study was conducted on Kunfunadhoo Reef in Baa Atoll, Maldives. Surveys quantified coral cover, bivalve density, triggerfish abundance, and bioerosion rates. Coral mortality in 1998 produced abundant substrate for boring bivalve invasion, and by 2004, erosion of dead branching and tabulate corals increased the exposure of coral rock colonized by boring bivalves—a preferred prey of B. viridescens. While titan bioerosion rivaled that of individual scarids, parrotfish collectively eroded far more substrate. Although titan bioerosion may facilitate reef renewal by clearing weakened substrate, its benefits depend on CaCO3 accretion exceeding erosion—a balance increasingly threatened by ocean warming and acidification. This study explores the titan's dual role in reef erosion and construction, and indicates the need for broader spatial and temporal assessments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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