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Enregistrement W3212978473 · doi:10.82308/50423

Bacterially-induced dissolution of calcite: the role of bacteria in limestone weathering

2012· article· en· W3212978473 sur OpenAlexfundaboutno aff
Fatimah Sulu‐Gambari

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésCalciteWeatheringDissolutionGeologyMineralogyGeochemistryMetallurgyChemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction between microorganisms and the calcite mineral surface in aqueous solutions, under earth surface conditions, was the focus of this study. More specifically, we investigated if bacterial attachment and metabolism increase the dissolution rates of calcite crystals and alter their surfaces in solution. A natural microbial consortium, rather than model organisms, was used in the experiments. Weathered samples from the Trenton carbonates were collected on the flanks of Mount Royal in Montréal (Québec, Canada). The associated bacteria were identified using molecular biology DNA fingerprinting techniques. This information was used to determine the nutrient requirements of suitable growth media. Samples contained typical soil dwelling organisms from the phylum Actinobacteria, gram-positive heterotrophs. Bacteria were combined with cleaved Iceland Spar calcite rhombohedra in a low-ionic strength (10−2 M) NaCl solution at ambient pCO2 , 25°C and 1 atm pressure. The effect of solution chemistry (e.g. the presence of phosphate) on the calcite dissolution kinetics was also investigated. The dissolution rates in the presence of bacteria, did not vary significantly from abiotic conditions, but decreased notably in the presence of phosphate.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 savante0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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