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Enregistrement W2953337474 · doi:10.1139/cjm-2018-0612

Changes in microbial communities of a passive coal mine drainage bioremediation system

2019· article· en· W2953337474 sur OpenAlexvenueno aff
Hannah Roth, Samantha Gallo, Paul Badger, Melissa Hillwig

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioremediationEnvironmental scienceCoal miningDrainageAcid mine drainageCoalWaste managementMicrobial population biologyEnvironmental engineeringContaminationMining engineeringEnvironmental chemistryEcologyBiologyBacteriaGeologyChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drainage from abandoned mines is one factor greatly affecting the streams and vegetation in and around Pittsburgh and the Appalachian Mountains where coal mining occurred. This drainage may be more acidic, alkaline, or metal based. Different methods for remediation exist. Passive remediation is one method used to naturally allow the metals to precipitate out and aid in cleaning up the water. The goal of this study is to sample different holding ponds in a sequential passive remediation system and determine microbial communities present at each site of an abandoned coal mine drainage site. Sequencing of the 16S rRNA gene of the sediment indicated the most abundant phyla at each of the 5 ponds and wetland area included Proteobacteria (36%–43%), Bacteroidetes (12%–37%), Firmicutes (3%–11%), and Verrucomicrobia (6%–11%). Analysis of genera between the first, and most polluted, pond included Solitalea, Pedosphaera, and Rhodocyclus, whereas the microbial community from the wetland site at the end of the remediation system included Ignavibacterium, Pelotomaculum, and Petrimonas. The results of our microbial community composition study of sediment from a passive treatment system are in line with organisms commonly found in sediment regardless of iron oxide precipitation, while others are preferentially found in the less polluted wetland site.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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