Introduction to Geomicrobiology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microorganisms are implicated in a wide array of geochemical processes of importance to the clay sciences; a point that is highlighted in special issues of journals such asGeochimica et Cosmochimica Acta(2004, Vol. 68, no. 15) andClays and Clay Minerals(2005, Vol. 53, no 6). Life and geochemistry often overlap at the micron scale; i.e., that of a clay mineral, as organisms seek energy and substrates on which to exist and grow. Organisms can only work within the realm of thermodynamic reality. However, as is becoming increasingly evident, the ability of microorganisms to affect fundamental parameters such as pH and redox potential and to strongly affect reaction kinetics can be tied to ecological factors, most likely involving complex feedback. Studies of microbial-mineral-metal interactions have provided substantive evidence for the role of microorganisms in shaping metal fate and transport (Islam et al. 2004;Holden and Adams 2003;Ehrlich 2002). As yet, there is no conceptual foundation that links microbial ecology, metabolism and geochemistry; but new tools are emerging that are leading to a more unified model of microbial biogeochemistry, including interactions with clays and clay minerals. This chapter provides a basic framework for investigating biogeochemical processes, and sets the stage for more detailed chapters on Methods for Investigating Microbial-Mineral Interactions. This chapter begins with basic discussion of geomicrobiology with an emphasis on bacteria and mineral (particularly clay) interactions, and ends with a detailed ‘case study’ of a field investigation of geomicrobiologic processes in acid rock drainage.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,030 |
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 ».