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Enregistrement W1981691894 · doi:10.2134/jeq2008.0071

Donor‐dependent Extent of Uranium Reduction for Bioremediation of Contaminated Sediment Microcosms

2009· article· en· W1981691894 sur OpenAlexfundno aff
Andrew S. Elwood Madden, Anthony V. Palumbo, Bruce Ravel, Tatiana A. Vishnivetskaya, Tommy J. Phelps, Christopher W. Schadt, Craig C. Brandt

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceSimon Fraser UniversityUniversity of WashingtonU.S. Department of Energy
Mots-clésBioremediationMicrocosmUraniumChemistryMethanolEnvironmental chemistryNuclear chemistryInorganic chemistryContaminationEcologyBiologyOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioremediation of uranium was investigated in microcosm experiments containing contaminated sediments from Oak Ridge, Tennessee to explore the importance of electron donor selection for uranium reduction rate and extent. In these experiments, all of the electron donors, including ethanol, glucose, methanol, and methanol with added humic acids, stimulated the reduction and immobilization of aqueous uranium by the indigenous microbial community. Uranium loss from solution began after the completion of nitrate reduction but essentially concurrent with sulfate reduction. When electron donor concentrations were normalized for their equivalent electron donor potential yield, the rates of uranium reduction were nearly equivalent for all treatments (0.55-0.95 micromol L(-1) d(-1)). Uranium reduction with methanol proceeded after a 15-d longer lag time relative to that of ethanol or glucose. Significant differences were not found with the inclusion of humic acids. The extent of U reduction in sediment slurries measured by XANES at various time periods after the start of the experiment increased in the order of ethanol (5-7% reduced at 77 and 153 d), glucose (49% reduced at 53 d), and methanol (93% reduced at 90 d). The microbial diversity of ethanol- and methanol-amended microcosms in their late stage of U reduction was analyzed with 16S rRNA gene amplification. Members of the Geobacteraceae were found in all microcosms as well as other potential uranium-reducing organisms, such as Clostridium and Desulfosporosinus. The effectiveness of methanol relative to ethanol at reducing aqueous and sediment-hosted uranium suggests that bioremediation strategies that encourage fermentative poising of the subsurface to a lower redox potential may be more effective for long-term uranium immobilization as compared with selecting an electron donor that is efficiently metabolized by known uranium-reducing microorganisms.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations29
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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