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Enregistrement W2326928901 · doi:10.14494/jnrs2000.6.39

Role of Microbial Activity in Fe and S Cycling in Sub-Oxic to Anoxic Sulfide-Rich Mine Tailings

2005· article· en· W2326928901 sur OpenAlexafffund
Danielle Fortin, T. Praharaj

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear and Radiochemical Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsAnoxic watersAlkalinityEnvironmental chemistrySulfideAcid mine drainageSulfateBioremediationSulfate-reducing bacteriaEnvironmental scienceIron bacteriaMicrobial population biologyGeomicrobiologyChemistryMining engineeringGeologyMicroorganismContaminationEcologyBacteriaEnvironmental biotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acid-mine drainage is an important environmental problem associated with base-metal mining and numerous studies have looked at the chemical and microbial processes involved in the oxidation of metal sulfides under oxic conditions. However, little is known about the activity of bacteria living in the same sulfide-rich tailings, but under sub-oxic to anoxic conditions. Recent work on Cu-Zn mine tailings have shown that sulfate-reducing bacteria (SRB) are present and active in these tailings (under a wide range of pH conditions) and that their activity is season dependent. In fact, acidic conditions and low organic carbon availability in the spring tend to greatly limit the activity of SRB in the tailings. On the other hand, IRB populations tend to increase in number in the spring, maybe as a result of the lack of activity of SRB. These findings are in agreement with studies on acidic coal mining lakes in Germany, which showed that IRB were mainly active in acidic and oxic sediments whereas SRB dominated in the more anoxic and pH neutral sediments. The presence and activity of SRB and IRB also represents a potential bioremediation tool, because both microbial pathways generate alkalinity. Recent work on acidic mining lakes indicates that IRB and SRB activity could be enhanced in a control manner and be used as an acidity neutralizing process to treat environments impacted by AMD.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,190

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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