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Enregistrement W1983248639 · doi:10.1016/s0016-7037(99)00342-7

Experimental study of the pH, ionic strength, and reversibility behavior of bacteria–mineral adsorption

2000· article· en· W1983248639 sur OpenAlexaff
Nathan Yee, Jeremy B. Fein, Christopher J. Daughney

Notice bibliographique

RevueGeochimica et Cosmochimica Acta · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonic strengthAdsorptionChemistryMineralCorundumIonic bondingBacteriaChemical engineeringQuartzInorganic chemistryMineralogyMaterials scienceIonOrganic chemistryGeologyMetallurgyAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we investigate the adsorption of Bacillus subtilis onto the surfaces of two minerals, corundum and quartz, as a function of time, pH, ionic strength, and bacteria:mineral mass ratio. Experimental results indicate that the adsorption of bacteria onto a mineral surface is a completely reversible process with equilibrium being reached in less than 1 h. Our data also indicate that B. subtilis displays a higher affinity for corundum surfaces than for quartz surfaces, and that the extent of bacteria adsorption onto corundum increases with decreasing pH, with increasing bacteria:mineral mass ratio, and with decreasing ionic strength. The adsorption behavior is governed by the chemical speciation of the bacterial and mineral surfaces. We describe the experimental results with a chemical equilibrium model. The model accounts for hydrophobic and electrostatic interactions that occur between the bacteria and mineral surfaces, and can account for the effects of solution chemistry as well as surface speciation on the extent of adsorption. These results are the first to integrate the effects of pH, ionic strength, and bacteria:mineral ratio in a quantitative model. Such an approach enables bacteria-mineral adsorption reactions to be incorporated into more standard water-rock speciation models, providing a better understanding of mass transport in both natural and bio-engineered bacteria-bearing geochemical systems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations241
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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