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Enregistrement W2893326072 · doi:10.1139/er-2018-0020

Review and synthesis: iron input, biogeochemistry, and ecological approaches in seawater

2018· article· en· W2893326072 sur OpenAlexvenueno aff
Cybelle Menolli Longhini, Fabian Sá, Renato Rodrigues Neto

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemical cycleBiogeochemistryTailingsEnvironmental sciencePhytoplanktonEcologyEcosystemPrimary producersEarth scienceEnvironmental chemistryChemistryGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The processes involved in the biogeochemical cycle of Fe in the oceans have been intensely discussed in recent decades because this element is limiting to primary productivity in most oceanic regions. From biogeochemical and ecological perspectives, inputs from anthropogenic sources, especially mining activities, may be more representative than natural inputs in coastal areas affected by metal loads from tailings. Here we provide a review of all the stages related to Fe behaviour in marine ecosystems, including Fe input sources, which may be of natural and (or) anthropogenic origin; input rates; chemical speciation; bioavailability; and changes in the phytoplankton community structure. To allow conceptualization of the anthropogenic processes, the collapse of the Fundão tailings dam (southeast Brazil) was used as a case study of one of the worst environmental disasters of the mining industry. From this perspective, the interrelations among the chemical, biological, and ecological components were discussed. Regarding the chemical component, Fe speciation must be determined by the input of several other materials, mainly organic compounds that can be complexed to this element and increase its solubility. From a biological perspective, the biochemical and physiological processes used for the assimilation of this element, such as the reduction in cell membranes and the production of chelating substances (such as siderophores), will also determine the forms of this element present in the water column. On the other hand, the groups that obtain a competitive advantage due to these assimilation strategies must be dominant in the system. Synergistic effects are also expected with other materials such as the inorganic nutrients, organic compounds, and metals that are carried to the coastal region together with Fe. In the specific case of mine tailings, the accumulation of this material in the river banks and bed should cause an increase in Fe input from other sources, such as atmospheric transport and submarine groundwater discharge, as well as river discharge by erosion and transport under increased river flow conditions. The iron fluxes from mining areas to coastal oceans and the effects of these loads to phytoplankton ecological aspects should be investigated.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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