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Enregistrement W2942813007 · doi:10.1128/aem.00086-19

Potential for Microbially Mediated Natural Attenuation of Diluted Bitumen on the Coast of British Columbia (Canada)

2019· article· en· W2942813007 sur OpenAlexafffundabout
Lars Schreiber, Nathalie Fortin, Julien Tremblay, Jessica Wasserscheid, Miria Elias, Jennifer L. Mason, Sylvie Sanschagrin, Susan E. Cobanli, Thomas King, Kenneth Lee, Charles W. Greer

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésDispersantMicrocosmPetroleumEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryDispersion (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Western Canada hosts large petroleum deposits, which ultimately enter the market in the form of dilbit. Tanker-based shipping represents the primary means to transport dilbit to international markets. With anticipated increases in production to meet global energy needs, the risk of a dilbit spill is expected to increase. This study investigated the potential of microbial communities naturally present in the waters of a potential dilbit shipping lane to mitigate the effects of a spill. Here we show that microbial degradation of dilbit was mostly limited to n -alkanes, while the overall concentration of polycyclic aromatic hydrocarbons, which represent the most toxic fraction of dilbit, decreased only slightly within the time frame of our experiments. We further investigated the effect of the oil dispersant Corexit 9500A on microbial dilbit degradation. Our results highlight the fact that dispersant-associated growth stimulation, and not only increased bioavailability of hydrocarbons and inhibition of specific genera, contributes to the overall effect of dispersant addition.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,900

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,142
Écart entre enseignants0,140 · 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'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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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