Evaluating mineralogical, geochemical and microbial relationships within sulfur-bearing mine wastes; a multianalytical and multivariate statistical approach
Notice bibliographique
Résumé
Mine tailings harbour a dense population of extremophiles that play key roles in metal and mineral \ntransformations. While microbially mediated mineral oxidation and reduction within sulfurbearing \nmine waste has been widely reported, linkages and statistical significance between \nenvironmental parameters and geochemical and mineralogical compositions with microbial \ncommunity diversity has not yet been documented. A combined geochemistry, mineralogy, and \ngenomics approach has been used in this study to better understand the biogeochemical processes \noccurring within a gradient of tailings dam materials both at surface and down a depth profile. \nComplex microbial diversity patterns across sample types, environmental conditions, spatial \nlocations, and geochemical and mineralogical compositions, are addressed using multivariate \nstatistical analysis. Additionally, scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron \nmicrscopy (TEM) are used to analyze the compositional and morphological features of microbemineral \nassemblages. A total of 40 sulfur-bearing tailings samples have been collected aseptically \nfrom five constructed tailing dam structures, in Sudbury, Ontario. Samples have been grouped into \nthree zones including oxidized, transition, and unoxidized, which are distinguished by pH, munsell \ncolour and mineralogical composition. Oxidized material is composed of silicates and ironhydroxides \n(goethite) and iron-hydroxy sulfate minerals (jarosite, schwertmannite), with contact \npH ranging from 2.6 - 4.5. Material from the unoxidized zone consists mainly of silicates and \nsulfides (pyrite, pyrrhotite, chalcopyrite and greigite), with a higher contact pH ranging from 4.14 \n- 5.71. Transitional material is dominantly composed of silicates, but contains both sulfides and \nsecondary iron and sulfate minerals, with pH ranging from 3.6 - 5.31. Microbial community \ncomposition and structures are often attributed to their surrounding geochemical environments. \nHowever, no significant correlations are observed between total metal content and microbial \ncommunity compositions across the analyzed samples. However, community compositions and \nstructures exhibit significant changes based on the contact pH ranges and mineralogical \niv \ncompositions of the analyzed tailings material. Oxidized, transition, and unoxidized material \nexhibit similar taxa, however, relative abundance of taxa exhibits extensive variability across the \nidentified zones. Key indicator species are statistically tested across the three alteration zones, with \nmicroorganisms whose metabolic functions underpin iron and/or S oxidation and/or reduction \nidentified as microorganisms characterizing alteration zones. Microbial-mineral assemblages \nanalyzed at the nano-scale exhibit minerals that were not identified by routine whole sample \nanalysis (XRD), thereby indicating the importance of performing both SEM and TEM to fully \nunderstand microbial-mineral interactions. The microbial-mineral relationships observed in this \nstudy both at the micro- and nano-meter scale have resulted in furthering understanding of \nbiogeochemical processes occurring within the analyzed sulfur-bearing tailings material.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».