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Enregistrement W2318830732 · doi:10.3749/canmin.52.3.453

DISTRIBUTION OF METALS AND METALLOIDS IN SMELTER-DERIVED PARTICULATE MATTER IN SOILS AND MINERALOGICAL INSIGHTS INTO THEIR RETENTION AND RELEASE IN A LOW-T ENVIRONMENT

2014· article· en· W2318830732 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sonia Lanteigne, Michael Schindler, Andrew M. McDonald

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Mineralogist · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésParticulatesMetalloidSmeltingSoil waterEnvironmental chemistryHeavy metalsEnvironmental scienceGeologySoil scienceMetallurgyChemistryMetalMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over 10,000 tons of particulate matter (PM) has been emitted over the last 100 years as a result of mining activities in Sudbury, Ontario, Canada. Much of the PM has been deposited in the local soils, causing elevated concentrations of Cu, Ni, Zn, Se, As, and Pb. The goal of this study is to determine the distribution of metals and metalloids in PM in order to draw conclusions about their formation, their weathering, and the mobility of these elements in the local soils. The PM and associated secondary phases have been studied using optical microscopy, SEM, micro-Raman spectroscopy, and laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry. Spherical PM forms during the rapid cooling of hot gasses and is predominantly composed of Cu- and Ni-bearing spinel, silicate, and sulfide mineral inclusions. The collision of precursors of spherical PM with aerosols of residual matte and slag results in the formation of metal- and metalloid-rich outer rims on each sphere. These rims, as well as Fe-silicate and spinel minerals in the silicate-oxide matrix, weather to hematite during a dissolution-precipitation process. Metals and metalloids are released during this process in non-stoichiometric proportions relative to their initial concentration in the spinel, as they have different affinities to sorb on surface sites during their diffusion through the hematite precipitate. Metal-bearing sulfide inclusions alter to sulfate and occasionally into oxide minerals, which are enriched in Ni, Co, and Cu. Particulate matter composed of angular sulfide minerals and NiO particulates is often coated with Fe-Al-hydroxide and aluminosilicate minerals. The coatings contain higher trace-metal and metalloid concentrations than the underlying PM and are thus sinks for metals and metalloids released by other types of PM. The mobility of metals and metalloids in the soils decreases in the sequence Zn > Cu > Ni > Pb and is the result of differences in element adsorption affinities and dissolution rates of phases in the PM.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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