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Enregistrement W4328049401 · doi:10.1371/journal.pbio.3002026

Microbially mediated carbon dioxide removal for sustainable mining

2023· article· en· W4328049401 sur OpenAlexaff
Jenine McCutcheon, Ian Power

Notice bibliographique

RevuePLoS Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon dioxideTailingsSustainable developmentBiologyCarbon dioxide in Earth's atmosphereNatural resource economicsCarbon dioxide removalMining industryClimate changeCarbon sequestrationEnvironmental protectionEcologyEnvironmental scienceMining engineeringEngineeringMetallurgyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The climate crisis and rising demand for critical minerals necessitate the development of novel carbon dioxide removal and ore processing technologies.Microbial processes can be harnessed to recover metals from and store carbon dioxide within mine tailings to transform the mining industry for a greener and more sustainable future.The rise of vascular land plants (380-350 Ma) led to an immense transfer of carbon dioxide (CO 2 ) from the atmosphere to the geosphere via photosynthesis and organic matter burial, leading to fossil fuel formation [1].In a matter of centuries, humans have largely reversed this natural carbon storage through petroleum extraction and combustion, having emitted 2400 ± 240 Gt of CO 2 to the atmosphere since 1850 [2].Anthropogenic CO 2 and other greenhouse gases (GHG) have already caused a 1.1˚C increase above pre-industrial global surface temperatures [2].The most recent Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) report indicates that even if warming can be limited to 1.5˚C, we will face multiple climate impacts in the near-term [2].Therefore, we must urgently phase out fossil fuels and recapture the excess CO 2 we have already emitted to the atmosphere.Commensurate to the climate crisis is the rising demand for critical minerals with the development of green energy and technologies, including solar panels, electric vehicles, and batteries.Consequently, society will demand greater mineral resources while expecting the mining sector to achieve carbon neutrality.While the IPCC 2022 Mitigation of Climate Change report outlines several carbon dioxide removal (CDR) pathways [2], one option that warrants greater attention is the consumption of CO 2 through enhanced weathering and carbonation of minerals at mine sites.CO 2 reacts with major rock-forming minerals to release dissolved cations (Ca 2+ , Mg 2+ , K + ) and inorganic carbon (HCO 3 -), which are eventually transported to the oceans, storing carbon as alkalinity and solid carbonate minerals (e.g., CaCO 3 ) such as those in corals and limestone [3].Weathering is the breakdown of rocks through chemical and physical processes and is an important regulator of atmospheric CO 2 .Silicate and carbonate rock weathering naturally consumes an estimated 1.2 to 3.0 Gt CO 2 /yr globally, a number that will increase in response to warmer temperatures and higher CO 2 concentrations [4,5].Microbes contribute to weathering by attaching to mineral surfaces, generating rock-dissolving acids through fermentation and respiration, releasing chelating compounds, and using minerals as starting materials for energetically favourable redox reactions.Different microbes target different minerals, and their growth depends on

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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