Compost, plants and endophytes versus metal contamination: choice of a restoration strategy steers the microbiome in polymetallic mine waste
Notice bibliographique
Résumé
Finding solutions for the remediation and restoration of abandoned mining areas is of great environmental importance as they pose a risk to ecosystem health. In this study, our aim was to determine how remediation strategies with (i) compost amendment, (ii) planting a metal-tolerant grass Bouteloua curtipendula, and (iii) its inoculation with beneficial endophytes influenced the microbiome of metal-contaminated tailings originating from the abandoned Blue Nose Mine, SE Arizona, near Patagonia (USA). We conducted an indoor microcosm experiment followed by a metataxonomic analysis of the mine tailings, compost, and root samples. Our results showed that each remediation strategy promoted a distinct pattern of microbial community structure in the mine tailings, which correlated with changes in their chemical properties. The combination of compost amendment and endophyte inoculation led to the highest prokaryotic diversity and total nitrogen and organic carbon, but also induced shifts in microbial community structure that significantly correlated with an enhanced potential for mobilization of Cu and Sb. Our findings show that soil health metrics (total nitrogen, organic carbon and pH) improved, and microbial community changed, due to organic matter input and endophyte inoculation, which enhanced metal leaching from the mine waste and potentially increased environmental risks posed by Cu and Sb. We further emphasize that because the initial choice of remediation strategy can significantly impact trace element mobility via modulation of both soil chemistry and microbial communities, site specific, bench-scale preliminary tests, as reported here, can help determine the potential risk of a chosen strategy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».