Acidic Microenvironments in Waste Rock Characterized by Neutral Drainage: Bacteria–Mineral Interactions at Sulfide Surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Microbial populations and microbe-mineral interactions were examined in waste rock characterized by neutral rock drainage (NRD). Samples of three primary sulfide-bearing waste rock types (i.e., marble-hornfels, intrusive, exoskarn) were collected from field-scale experiments at the Antamina Cu–Zn–Mo mine, Peru. Microbial communities within all samples were dominated by neutrophilic thiosulfate oxidizing bacteria. However, acidophilic iron and sulfur oxidizers were present within intrusive waste rock characterized by bulk circumneutral pH drainage. The extensive development of microbially colonized porous Fe(III) (oxy)hydroxide and Fe(III) (oxy)hydroxysulfate precipitates was observed at sulfide-mineral surfaces during examination by field emission-scanning electron microscopy-energy dispersive X-ray spectroscopy (FE-SEM-EDS). Linear combination fitting of bulk extended X-ray absorption fine structure (EXAFS) spectra for these precipitates indicated they were composed of schwertmannite [Fe8O8(OH)6–4.5(SO4)1–1.75], lepidocrocite [γ-FeO(OH)] and K-jarosite [KFe3(OH)6(SO4)2]. The presence of schwertmannite and K-jarosite is indicative of the development of localized acidic microenvironments at sulfide-mineral surfaces. Extensive bacterial colonization of this porous layer and pitting of underlying sulfide-mineral surfaces suggests that acidic microenvironments can play an important role in sulfide-mineral oxidation under bulk circumneutral pH conditions. These findings have important implications for water quality management in NRD settings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».