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Enregistrement W2947752916

Potential impact of northern resource development on aquatic biota: toxicity of chromium and rare earth element processing reagent

2019· article· en· W2947752916 sur OpenAlexaboutno aff
So Yeon Choi

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological Studies and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotaChromiumResource (disambiguation)ReagentHazardous wasteEarth (classical element)Environmental protectionEnvironmental chemistryEnvironmental scienceChemistryEcologyComputer scienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chromite and rare earth element development was identified in the 2015 Canadian Federal budget as a significant opportunity, however, key data gaps exist regarding the environmental concerns related to these resource developments. Chromium is essential in the production of stainless steel, and no suitable substitute is known. Rare earth elements (REEs) are a series of metals that are composed of 15 lanthanides, as well as scandium and yttrium. Uses for REEs range from electronic devices (i.e. cell phones, computers, televisions) to magnets and controlling nuclear reactors. While commercial production of REEs signify a great economic opportunity for Canada, key data gaps regarding chemicals involved in processing REEs has been identified. The first objective of this study was to determine the acute toxicity of hexavalent chromium (Cr (VI)) to the invertebrate species Hyalella azteca and to identify the potential mitigating influences of cations and dissolved organic matter (DOM). The second objective was to evaluate the acute toxicity of flotation reagent AERO 6493, conduct toxicity identification/reduction studies, and test REE processing wastewater toxicity to H. azteca and Daphnia magna. Standard methods were followed for both 48 h (D. magna) and 96 h (H. azteca) acute toxicity tests, in media with pH 7.3 and water hardness of 120 mg CaCO3 /L (D. magna) and 60 mg CaCO3 /L (H. azteca) for both objectives. For objective 1, effect of altering water chemistry on Cr (VI) toxicity to H. azteca was tested with additions of Ca (0.5-3.5mM), Na (0.5-3 mM), Mg (0.13-0.64mM), as well as additions of natural sources of DOC (from Pickle Lake and Luther Marsh) at concentrations of 5 and 12 mg DOC/L. No protective effect was observed with additions of Na+, Pickle Lake and 2016 Luther Marsh DOC sources, but a significant protective effect was observed for 2015 Luther Marsh DOC, elevated Mg2+ and Ca2+ concentrations. For objective 2, LC50 was calculated based on survival/mortality for H. azteca (2.6 E-16 % dilution of parent AERO 6493 compound for fresh, 3.9 E-18 % for aged) and immobilization for D. magna (2.0E-5 %). Acute REE processing wastewater toxicity was also calculated for H. azteca (2.44%) and D. magna (23.35%). Studies conducted to determine acute toxicity of Cr (VI) to H. azteca not only lead to an improved understanding of site-specific Cr (VI) toxicity, but also may help to improve the water quality guidelines for protection of aquatic life. As for the toxicity of REE processing reagent AERO 6493, dilutions anticipating the worst possible scenario was tested to invertebrate species. Calculated LC50s and EC50s of parent AERO 6493 and wastewater will help develop a better understanding of toxicity of chemicals incorporated in REE processing, as well as potential suggestions for risk assessment and remediation steps.

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 enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,457

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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