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Enregistrement W2901290626 · doi:10.1264/jsme2.me18019

Microbial Diversity in Actively Forming Iron Oxides from Weathered Banded Iron Formation Systems

2018· article· en· W2901290626 sur OpenAlexaff
Emma J. Gagen, Alan Levett, Jeremiah Shuster, Danielle Fortin, Paulo Vasconcelos, Gordon Southam

Notice bibliographique

RevueMicrobes and Environments · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilUniversity of Queensland
Mots-clésIron bacteriaFerrousBiogeochemical cycleIron oxideEnvironmental chemistryDissolutionPrecipitationBanded iron formationChemistryGeologyGeochemistryBacteriaSedimentary rockGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface crust that caps highly weathered banded iron formations (BIFs) supports a unique ecosystem that is a post-mining restoration priority in iron ore areas. Geochemical evidence indicates that biological processes drive the dissolution of iron oxide minerals and contribute to the ongoing evolution of this duricrust. However, limited information is available on present-day biogeochemical processes in these systems, particularly those that contribute to the precipitation of iron oxides and, thus, the cementation and stabilization of duricrusts. Freshly formed iron precipitates in water bodies perched on cangas in Karijini National Park, Western Australia, were sampled for microscopic and molecular analyses to understand currently active microbial contributions to iron precipitation in these areas. Microscopy revealed sheaths and stalks associated with iron-oxidizing bacteria. The iron-oxidizing lineages Sphaerotilus, Sideroxydans, and Pedomicrobium were identified in various samples and Leptothrix was common in four out of five samples. The iron-reducing bacteria Anaeromyxobacter dehalogens and Geobacter lovleyi were identified in the same four samples, with various heterotrophs and diverse cyanobacteria. Given this arid, deeply weathered environment, the driver of contemporary iron cycling in Karijini National Park appears to be iron-reducing bacteria, which may exist in anaerobic niches through associations with aerobic heterotrophs. Overall oxidizing conditions and Leptothrix iron-oxidizers contribute to net iron oxide precipitation in our sampes, rather than a closed biogeochemical cycle, which would result in net iron oxide dissolution as has been suggested for canga caves in Brazil. Enhancements in microbial iron oxide dissolution and subsequent reprecipitation have potential as a surface-crust-ecosystem remediation strategy at mine sites.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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