Detection of Residual Oil-Sand-Derived Organic Material in Developing Soils of Reclamation Sites by Ultra-High-Resolution Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
The reconstruction of disturbed landscapes back to working ecosystems is an issue of increasing importance for the oil sand areas in Alberta, Canada. In this context, the fate of oil-sand-derived organic material in the tailings sands used for reclamation is of utmost environmental importance. Here we use electrospray ionization Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry of maltene fractions to identify compositional variations over a complete oil sand mining and recultivation process chain. On the basis of bulk compound class distributions and percentages of unique elemental compositions, we identify specific compositional features that are related to the different steps of the process chain. The double bond equivalent and carbon number distributions of the N1 and S1O2 classes are almost invariant along the process chain, despite a significant decrease in overall abundance. We thus suggest that these oil-sand-derived components can be used as sensitive tracers of residual bitumen, even in soils from relatively old reclamation sites. The patterns of the O2, O3, and O4 classes may be applied to assess process-chain-related changes in organic matter composition, including the formation of plant-derived soil organic matter on the reclamation sites. The N1O2 species appear to be related to unidentified processes in the tailings ponds but do not represent products of aerobic biodegradation of pyrrolic nitrogen compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».