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Enregistrement W3200785643 · doi:10.3389/fmicb.2021.660190

Relationships Between the Microbial Composition and the Geochemistry and Mineralogy of the Cobalt-Bearing Legacy Mine Tailings in Northeastern Ontario

2021· article· en· W3200785643 sur OpenAlexafffundabout
Brittaney Courchesne, Michael Schindler, Nadia Mykytczuk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of ManitobaLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Light Source
Mots-clésTailingsGeologyGeochemistryBearing (navigation)CobaltComposition (language)Earth scienceMining engineeringChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mine tailings host dynamic biogeochemical processes that can mobilize a range of elements from the host material and release them into the environment through acidic, neutral, or alkaline mine drainage. Here we use a combination of mineralogical, geochemical, and microbiological techniques that provide a better understanding of biogeochemical processes within the surficial layers of neutral cobalt and arsenic-rich tailings material at Cobalt, ON, Canada. Tailings material within 30-cm depth profiles from three tailings sites (sites A, B, and C) were characterized for their mineralogical, chemical and microbial community compositions. The tailings material at all sites contains (sulf)arsenides (safflorite, arsenopyrite), and arsenates (erythrite and annabergite). Site A contained a higher and lower amount of (sulf)arsenides and arsenates than site B, respectively. Contrary to site A and B, site C depicted a distinct zoning with (sulf)arsenides found in the deeper reduced zone, and arsenates occurring in the shallow oxidized zone. Variations in the abundance of Co+As+Sb+Zn (Co#), Fe (Fe#), total S (S#), and average valence of As indicated differences in the mineralogical composition of the tailings material. For example, material with a high Co#, lo Fe# and high average valence of As commonly have a higher proportion of secondary arsenate to primary (sulf)arsenide minerals. Microbial community profiling indicated that the Cobalt tailings are primarily composed of Actinobacteria and Proteobacteria, and known N, S, Fe, methane, and possible As-cycling bacteria. The tailings from sites B and C had a larger abundance of Fe and S-cycling bacteria (e.g., Sulfurifustis and Thiobacillus ), which are more abundant at greater depths, whereas the tailings of site A had a higher proportion of potential As-cycling and -resistant genera (e.g., Methylocystis and Sphingomonas ). A multi-variate statistical analysis showed that (1) distinct site-specific groupings occur for the Co # vs. Fe #, Co# vs. S#’s and for the microbial community structure and (2) microbial communities are statistically highly correlated to depth, S#, Fe#, pH and the average valence of As. The variation in As valence correlated well with the abundance of N, S, Fe, and methane-cycling bacteria. The results of this study provide insights into the complex interplay between minerals containing the critical element cobalt, arsenic, and microbial community structure in the Cobalt Mining Camp tailings.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,293

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,188
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'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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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