Using Earthworms to Assess Hg Distribution and Bioavailability in Gold Mining Soils
Notice bibliographique
Résumé
Between 1980 and 2000, the municipality of Cachoeira do Piriá, located in Pará State, Brazil, experienced an intense gold rush with approximately 5,000 artisanal miners discharging more than four tonnes of mercury into soils, air and aquatic systems. Mercury is dispersed across an area of approximately 2,100 ha and concentrations in soils and sediments frequently exceed 1,000 μg.kg−1. The metallic mercury discharged by miners into the environment has the potential to be transformed into a highly toxic form of mercury, methylmercury. A 28-day bioassay with the earthworm Eisenia fetida was used to assess mercury bioavailability in mine tailings, soils, and sediments. Experiments indicated that the highest Hg concentration in earthworms was associated with low-Hg-organic-rich soils collected from densely vegetated areas despite higher mercury concentrations in organic-poor tailings. This indicates that reaction with organic acids is an important pathway for mercury incorporation into food chains. The quick, inexpensive, and simple bioassay also provided a means to evaluate remedial measures (i.e. by capping “hotspots” with local soils). Earthworm experiments indicate that covering “environmental hotspots” (sites with high Hg bioavailability) with local clay-rich sediments is very effective in terms of preventing uptake of mercury from tailings, while organic-rich sediments are relatively ineffective.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».