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.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».