Remediation Opportunities for Arsenic-Contaminated Gold Mine Waste
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic (As)-contaminated gold mine waste is a global problem and poses a significant risk to the ecosystem and community (e.g., carcinogenic, toxicity). Arsenic concentrations of 77,000 mg/kg and 22,000 mg/kg in mine waste have been reported for Canada and Australia, respectively. Research is investigating environmentally sustainable techniques to remediate As-rich mine waste. Biological techniques involving plants (phytoremediation) and soil amendments have been studied to bioaccumulate As from soil (phytoextraction) or stabilise As in the rhizosphere (phytostabilisation). Identified plant species for phytoremediation are predominately fern species, which are problematic for arid to semi-arid climates, typical of gold mining areas. There is a need to identify native plant species that are compatible with arid to semi-arid climates. Arsenic is toxic to plants; therefore, it is vital to assess soil amendments and their ability to reduce toxicity, enhance plant growth, and improve soil conditions. The effectiveness of a soil-amending phytoremediation technique is dependent on soil properties, geochemical background, and As concentrations/speciation; hence, it is vital to use field soil. There is a lack of studies involving mine waste soil collected from the field. Future research is needed to design soil-amending phytoremediation techniques with site-specific mine waste soil and native plant species.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».