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Enregistrement W2910404590 · doi:10.1021/acs.est.8b03511

Understanding Enhanced Microbial MeHg Production in Mining-Contaminated Paddy Soils under Sulfate Amendment: Changes in Hg Mobility or Microbial Methylators?

2019· article· en· W2910404590 sur OpenAlexaff
Yunyun Li, Jiating Zhao, Huan Zhong, Yongjie Wang, Hong Li, Yufeng Li, Van Liem‐Nguyen, Tao Jiang, Zhiyong Zhang, Yuxi Gao, Zhifang Chai

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAmendmentContaminationEnvironmental chemistrySoil waterSulfateEnvironmental scienceChemistrySoil scienceEcologyBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated methylmercury (MeHg) production in mining-contaminated paddy soils, despite the high fraction of refractory HgS(s), has been frequently reported, while the underlying mechanisms are not fully understood. Here, we hypothesized that sulfate input, via fertilization, rainfall, and irrigation, is critical in mobilizing refractory HgS(s) and thus enhancing Hg methylation in mining-contaminated paddy soils. To test this hypothesis, the effects of sulfate amendment on Hg methylation and MeHg bioaccumulation in mining-contaminated soil-rice systems were examined. The results indicated 28–61% higher net MeHg production in soils under sulfate amendment (50–1000 mg kg–1), which in turn increased grain MeHg levels by 22–55%. The enhancement of Hg methylation by Hg mobilization in sulfate-amended soils was supported by two observations: (1) the increased Hg(aq) release from HgS(s), the dominant Hg species in the paddy soils, in the presence of sulfide produced following sulfate reduction and (2) the decreases of refractory HgS(s) in soils under sulfate amendment. By contrast, changes in the abundances/activities of potential microbial Hg methylators in different Hg-contaminated soils were not significant following sulfate amendment. Our results highlight the importance to consider enhanced Hg mobility and thus methylation in soils under sulfate amendment.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations73
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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