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Enregistrement W2092883902 · doi:10.1021/es0609001

Impact of Redox Conditions on Arsenic Mobilization from Tailings in a Wetland with Neutral Drainage

2006· article· en· W2092883902 sur OpenAlexafffundabout
Suzanne Beauchemin, Y. T. John Kwong

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaU.S. Geological SurveyU.S. Department of Energy
Mots-clésTailingsArsenicEnvironmental chemistryRedoxDissolutionChemistryGenetic algorithmX-ray absorption spectroscopyCobaltEnvironmental scienceEnvironmental engineeringInorganic chemistryAbsorption spectroscopyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 80 years of silver mining in the Cobalt area (Ontario, Canada) has led to widespread contamination of water with arsenic. The objective of this study was to determine the impact of changes in redox conditions on the stability of As in samples collected from a tailings wetland in the historic mining camp. Dissolved metal concentrations were monitored while tailings samples (approximately 1300 mg of As kg(-1), pH 7.4) were subjected to 30 days of reduction. Reoxidation of the samples was accomplished by air drying. The As oxidation states in the original, reduced, and reoxidized samples were determined using X-ray absorption spectroscopy (XAS). Arsenic speciation was affected by changes in redox conditions, resulting in rapid mobilization of As during reduction. Glucose input had a significant impact on the dissolution and speciation of As, suggesting that the As transformation was microbially mediated. When carbon was not limiting, the combination of reducing conditions and lower pH favored the formation of As(-I) species.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations46
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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