Nitrogen-Rich Organic Matter Formation and Stabilization in Iron Ore Tailings: A Submicrometer Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Organic matter (OM) formation and stabilization are critical processes in the eco-engineered pedogenesis of Fe ore tailings, but the underlying mechanisms are unclear. The present 12 month microcosm study has adopted nanoscale secondary ion mass spectrometry (NanoSIMS) and synchrotron-based scanning transmission X-ray microscopy (STXM) techniques to investigate OM formation, molecular signature, and stabilization in tailings at micro- and nanometer scales. In this system, microbial processing of exogenous isotopically labeled OM demonstrated that 13 C labeled glucose and 13 C/ 15 N labeled plant biomass were decomposed, regenerated, and associated with Fe-rich minerals in a heterogeneous pattern in tailings. Particularly, when tailings were amended with plant biomass, the 15 N-rich microbially derived OM was generated and bound to minerals to form an internal organo-mineral association, facilitating further OM stabilization. The organo-mineral associations were primarily underpinned by interactions of carboxyl, amide, aromatic, and/or aliphatic groups with weathered mineral products derived from biotite-like minerals in fresh tailings (i.e., with Fe 2+ and Fe 3+ ) or with Fe 3+ oxyhydroxides in aged tailings. The study revealed microbial OM generation and subsequent organo-mineral association in Fe ore tailings at the submicrometer scale during early stages of eco-engineered pedogenesis, providing a basis for the development of microbial based technologies toward tailings’ ecological rehabilitation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».