Selenium Uptake by a Coal Mine Wetland Sediment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sediment from a wetland receiving runoff from a coal mine waste dump in the Elk River Valley of southeast British Columbia was assessed for potential selenium uptake. Selenite [SeO32-, Se(IV)] was found to adsorb to the washed sediment at pH 7 to 8, whereas no selenate [SeO42-, Se(VI)] was adsorbed, in the concentration range of 8 to 225 μg L-1 Se as selenite or selenate. Sulfate- and selenate-reducing bacterial activity was detected in the sediment. In the presence of sulfate-reducing bacteria growth medium, Se as selenate was reduced from 619(±53) μg L-1 to 15(±0.7) μg L-1, and in the presence of selenate-reducing bacteria growth medium, Se as selenate was reduced from 364(±66) mg L-1 to 22(±10) mg L-1. Semi-continuous microcosms containing sediment overlaid with selenate (500 μg L-1 Se) and sulfate (0.9 g L-1) containing water were amended with plant debris from the site or nutrients (lactate and fertilizer). Potential selenate reduction rate (0.76 h-1) was highest in the unamended microcosms. Amendment with plant debris from the site had a negative effect on selenate reduction rate in the short term (after one hour) and a positive effect on Se removal in the long term (after one week). This study suggests that wetland sediments at the mine site may be important sinks for Se.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».