The effects of electron donors on the growth of sulfate-reducing bacteria in copper-zinc and gold mine tailings from Timmins, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that sulfate-reducing bacteria (SRB) are present and possibly active in gold and copper-zinc mine tailings. Sulfate-reducing bacteria can play an important role in the geochemistry of the mine tailings as they are responsible for the precipitation of diagenetic iron monosulfides and pyrite, a potential source for the generation of acid mine drainage. On the other hand, the formation of iron monosulfides can also serve to immobilize trace metals, and therefore has potential benefits to the tailing water systems. In addition, microbial sulfate reduction generates alkalinity which can be used to neutralize some of the acidity generated by the oxidation of metal sulfides. To better understand the role that sulfate-reducing bacteria play on the geochemistry of mine tailings, this present study was designed to identify some of the factors controlling the growth of sulfate-reducing bacteria in the tailings. The main goal was to determine the influence of organic electron donors (specifically lactate, acetate, formate and pyruvate) on microbial sulfate reduction in closed batch systems possessing physico-chemical conditions (pH, redox potential) matching the in situ conditions of the tailings in order to identify the preferred electron donor. (Abstract shortened by UMI.)
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».