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Enregistrement W2524576987 · doi:10.1021/acs.est.6b01973

pH and Organic Carbon Dose Rates Control Microbially Driven Bioremediation Efficacy in Alkaline Bauxite Residue

2016· article· en· W2524576987 sur OpenAlexaff
Talitha Santini, Laura I. Malcolm, Gene W. Tyson, Lesley A. Warren

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of QueenslandInternational Aluminium Institute
Mots-clésBioremediationTailingsBauxiteChemistryMicrobial consortiumEnvironmental chemistryBioreactorMicrobial population biologyBiodegradationYeast extractPulp and paper industryFermentationMicroorganismFood scienceBacteriaContaminationBiologyEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioremediation of alkaline tailings, based on fermentative microbial metabolisms, is a novel strategy for achieving rapid pH neutralization and thus improving environmental outcomes associated with mining and refining activities. Laboratory-scale bioreactors containing bauxite residue (an alkaline, saline tailings material generated as a byproduct of alumina refining), to which a diverse microbial inoculum was added, were used in this study to identify key factors (pH, salinity, organic carbon supply) controlling the rates and extent of microbially driven pH neutralization (bioremediation) in alkaline tailings. Initial tailings pH and organic carbon dose rates both significantly affected bioremediation extent and efficiency with lower minimum pHs and higher extents of pH neutralization occurring under low initial pH or high organic carbon conditions. Rates of pH neutralization (up to 0.13 mM H + produced per day with pH decreasing from 9.5 to ≤6.5 in three days) were significantly higher in low initial pH treatments. Representatives of the Bacillaceae and Enterobacteriaceae, which contain many known facultative anaerobes and fermenters, were identified as key contributors to 2,3-butanediol and/or mixed acid fermentation as the major mechanism(s) of pH neutralization. Initial pH and salinity significantly influenced microbial community successional trajectories, and microbial community structure was significantly related to markers of fermentation activity. This study provides the first experimental demonstration of bioremediation in bauxite residue, identifying pH and organic carbon dose rates as key controls on bioremediation efficacy, and will enable future development of bioreactor technologies at full field scale.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations64
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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