Intra-lake response of Arcellinida (testate lobose amoebae) to gold mining-derived arsenic contamination in northern Canada: Implications for environmental monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Arcellinida (testate lobose amoebae) were examined from 40 near-surface sediment samples (top 0.5 cm) from two lakes impacted by arsenic (As) contamination associated with legacy gold mining in subarctic Canada. The objectives of the study are two folds: quantify the response of Arcellinida to intra-lake variability of As and other physicochemical controls, and evaluate whether the impact of As contamination derived from two former gold mines, Giant Mine (1938–2004) and Tundra Mine (1964–1968 and 1983–1986), on the Arcellinida distribution in both lakes is comparable or different. Cluster analysis and nonmetric multidimensional scaling (NMDS) were used to identify Arcellinida assemblages in both lakes, and redundancy analysis (RDA) was used to quantify the relationship between the assemblages, As, and other geochemical and sedimentological parameters. Cluster analysis and NMDS revealed four distinct arcellinidan assemblages in Frame Lake (assemblages 1–4) and two in Hambone Lake (assemblages 5 and 6): (1) Extreme As Contamination (EAC) Assemblage; (2) High calcium (HC) Assemblage; (3) Moderate As Contamination (MAC) assemblages; (4) High Nutrients (HN) Assemblage; (5) High Diversity (HD) Assemblage; and (6)Centropyxis aculeata(CA) Assemblage. RDA analysis showed that the faunal structure of the Frame Lake assemblages was controlled by five variables that explained 43.2% of the total faunal variance, with As (15.8%), Olsen phosphorous (Olsen-P; 10.5%), and Ca (9.5%) being the most statistically significant (p< 0.004). Stress-tolerant arcellinidan taxa were associated with elevated As concentrations (e.g., EAC and MAC; As concentrations range = 145.1–1336.6 mg kg−1;n= 11 samples), while stress-sensitive taxa thrived in relatively healthier assemblages found in substrates with lower As concentrations and higher concentrations of nutrients, such as Olsen-P and Ca (e.g., HC and HM; As concentrations range = 151.1–492.3 mg kg−1;n= 14 samples). In contrast, the impact of As on the arcellinidan distribution was not statistically significant in Hambone Lake (7.6%;p-value = 0.152), where the proportion of silt (24.4%;p-value = 0.005) and loss-on-ignition-determined minerogenic content (18.5%;p-value = 0.021) explained a higher proportion of the total faunal variance (58.4%). However, a notable decrease in arcellinidan species richness and abundance and increase in the proportions of stress-tolerant fauna near Hambone Lake’s outlet (e.g., CA samples) is consistent with a spatial gradient of higher sedimentary As concentration near the outlet, and suggests a lasting, albeit weak, As influence on Arcellinida distribution in the lake. We interpret differences in the influence of sedimentary As concentration on Arcellinida to differences in the predominant As mineralogy in each lake, which is in turn influenced by differences in ore-processing at the former Giant (roasting) and Tundra mines (free-milling).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».