Spatial analysis of a hydrocarbon waste‐remediating landfarm demonstrates influence of management practices on bacterial and fungal community structure
Notice bibliographique
Résumé
Cultivation of dedicated soil plots called 'landfarms' is an effective technology for bioremediation of hydrocarbon waste generated by various industrial practices. To understand the influence of soil conditions on landfarm microbial communities, analysis of bacterial and fungal community structure using next-generation sequencing at different sections and depths was performed across a hydrocarbon-waste landfarm in Regina, Saskatchewan, Canada. While a core set of hydrocarbon-associated bacterial and fungal taxa are present throughout the landfarm, unique bacterial and fungal operational taxonomic units are differentially abundant at sections within the landfarm, which correlate with differences in soil physiochemical properties and management practices. Increased frequency of waste application resulted in strong positive correlations between bacterial community assemblages and elevated amounts of oil, grease and F3 - F4 hydrocarbon fractions. In areas of standing water and lower application of hydrocarbon, microbial community structure correlated with soil pH, trace nutrients and metals. Overall, diversity and structure of bacterial communities remain relatively stable across the landfarm, while in contrast, fungal community structure appears more responsive to soil oxygen conditions. Results are consistent with the hypothesis that years of bioremediation activity have shaped microbial communities; however, several management practices can be undertaken to increase efficiency of remediation, including the removal of standing water and soil tilling across the landfarm.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».