Microbial thiosulphate reaction arrays: the interactive roles of Fe(III), O<sub>2</sub> and microbial strain on disproportionation and oxidation pathways
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we experimentally evaluate pH and SO4(2-) dynamics associated with abiotic and microbial S2O3(2-) oxidation under varying [O2], [Fe(III)] and microbial strain/consortia (two pure strains, Acidithiobacillus ferrooxidans, Acidithiobacillus thiooxidans, their consortia, and two enrichments from an acidic environmental system, Moose Lake 2002 and Moose Lake 2003). Results of the batch experiments demonstrate highly active microbial processing of S2O3(2-) while abiotic controls under identical experimental conditions remain static with no pH decrease. When abiotic controls were manually titrated with acid to achieve similar pH decreases to those occurring in the microbial treatments, different S pathways were involved. In particular, disproportionation is a substantial component of initial microbial S2O3(2-) processing, and is accelerated by the presence of Fe(III), indicating that recycling of S through intermediate oxidation states is likely to be widespread in acidic mine environments where high [Fe(III)] is common. Furthermore, the microbially mediated S reaction pathways were dependent on both environmental conditions and microbial strain/consortia, indicating that microbial community structure also plays a key role. Collectively, these results highlight the importance of microbial activity, their poor representation by abiotic S models, the likelihood that Fe(III), rather than O2, is a key control on microbial S processing in acid environments and the need to identify the microbial community/strain involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».