MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 OpenAlex
Brittaney Courchesne, Michael Schindler, Nadia Mykytczuk

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,009
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