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Enregistrement W2041788648 · doi:10.1038/npre.2008.1740.1

Potential Impacts of Tailings and Tailings Cover Fertilization on Arsenic Mobility in Surface and Ground Waters

2008· preprint· en· W2041788648 sur OpenAlexaff
Sierra Rayne, Kaya Forest

Notice bibliographique

RevueNature Precedings · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensOkanagan CollegeThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTailingsRevegetationArsenicEnvironmental scienceLand reclamationMining engineeringGeologyEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A number of mining sites worldwide, particularly gold mines, have tailings management facilities (TMFs) that contain high levels of arsenic. Current closed mine site regulatory agencies tend to prefer revegetation of TMFs as part of the mandated reclamation activities. At many sites, often in polar regions, vegetation is difficult to establish either directly on the tailings or on the coarse-rock covers due to nutrient poor soils, phytotoxicity problems, and/or a less than optimum climate. Addition of phosphorus-based fertilizers to the tailings and/or cover material is commonly considered in order to promote the revegetation process and – ideally – allow the site owners to discharge their closure duties as rapidly as possible. However, due to the similar geochemistry of arsenic and phosphorus oxyanion species, this type of mine closure strategy may have unintended consequences regarding arsenic mobility on and off the site. This document reviews the current state-of-the-art regarding mobilization of arsenic by phosphate ions, and identifies relevant risks and opportunities of using this information to better manage closed mine sites.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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