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Enregistrement W2074670408 · doi:10.1080/10934521003772436

Phytotoxicity and naphthenic acid dissipation from oil sands fine tailings treatments planted with the emergent macrophyte<i>Phragmites australis</i>

2010· article· en· W2074670408 sur OpenAlexaff
Sarah A. Armstrong, John V. Headley, Kerry M. Peru, Randy J. Mikula, James J. Germida

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanNatural Resources CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhragmitesTailingsOil sandsEnvironmental scienceLand reclamationSurface runoffNaphthenic acidPhytotoxicityPhytoremediationSoil waterAgronomyChemistryWetlandEcologyAsphaltSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During reclamation the water associated with the runoff or groundwater flushing from dry stackable tailings technologies may become available to the reclaimed environment within an oil sands lease. Here we evaluate the performance of the emergent macrophyte, common reed (Phragmites australis), grown in chemically amended mature fine tailings (MFT) and simulated runoff/seepage water from different MFT drying treatments. The present study also investigated the phytotoxicity of the concentration of oil sands naphthenic acids (NAs) in different MFT drying chemical treatments, in both planted and unplanted systems. We demonstrate that although growth was reduced, the emergent macrophyte common reed was capable of growing in diluted unamended MFT runoff, as well as in diluted runoff from MFT amended with either 0.25% lime and gypsum or 0.5% gypsum. Common reed can thus assist in the dewatering process of oil sands MFT. However, simulated runoff or seepage waters from chemically amended and dried MFT were phytotoxic, due to combined levels of salts, naphthenic acids and pH. Phytoremediation of runoff water/ground water seepage from dry-land applied MFT will thus require pre-treatment in order to make conditions more favorable for plant growth.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,215

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
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.

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

Citations26
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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