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Enregistrement W4387697500 · doi:10.3897/aca.6.e108385

Phytoplankton Ecology in an Oilsands End Pit Lake

2023· article· en· W4387697500 sur OpenAlexafffundabout
Chantel C. Furgason, Angela V. Smirnova, Joel B. Dacks, Peter F. Dunfield

Notice bibliographique

RevueARPHA Conference Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSyncrude
Mots-clésPhytoplanktonTailingsBiogeochemical cycleEcologyEnvironmental scienceBiologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alberta oilsands mining and extraction have produced over 1 trillion litres of tailings wastewater (AER 2021) containing several compounds of concern (Cossey et al. 2021). End-pit lakes are a low-cost, long-term proposed strategy of tailings reclamation that sequester tailings in a mined-out pit under a freshwater cap. Through dilution and biogeochemical processes, the water cap should over time develop into a functional ecosystem integrable with the local watershed (Cossey et al. 2021, Saborimanesh 2021). Established in 2012, Base Mine Lake is currently the only full-scale pilot end pit lake developed by the Alberta oilsands industry and requires further investigation to validate end pit lakes as a tailings reclamation technology (Cossey et al. 2021). The first stage of reclamation requires the development of a phytoplankton community, which serves as the base of the aquatic food web (CEMA 2012). The primary objective of this study was to characterize the phytoplanktxon community over time in BML from 2016 to 2021 to determine how community composition and abundances shift over seasons and years. Characterization used Illumina gene sequencing targeting 16S rRNA, 18S rRNA, and 23S rRNA gene amplicons, giving relative abundance data over time for phytoplankton. Cell count data was used to verify gene sequencing results. The phytoplankton community composition and diversity in Base Mine Lake was compared to those of a freshwater reservoir and a tailings pond. Analysis of gene sequencing data revealed that major genera of phytoplankton included Cryptomonas ( Cryptophyceae ), Choricystis ( Trebouxiophyceae ), Euglena ( Euglenales ), and Synechococcus ( Synechococcales ), all of which appear to exhibit seasonal blooms during 2016-2021 (Fig. 1). Sequencing analysis also indicated that Base Mine Lake and its freshwater input source Beaver Creek Reservoir shared many of the same genera but different strains/species of those genera. This suggested that the distinct conditions in each aquatic site may have selected for distinct strains. Diversity analyses of gene sequencing data revealed that phytoplankton diversity in Base Mine Lake was intermediate between that of its freshwater input reservoir and a tailings pond. There currently exists no low-cost, large-scale treatment method that fully reclaims tailings water (Cossey et al. 2021, Saborimanesh 2021). End-pit lakes retain tailings until recalcitrant compounds are degraded to near-environmental levels (Saborimanesh 2021, CEMA 2012), but further research is required before end-pit lakes can be approved as a viable reclamation technology (Cossey et al. 2021). Although research is available now on native microbial communities in tailings waters, knowledge on their contributions to an aquatic microbial food web is limited (Saborimanesh 2021). This proposed research is the first of its kind to examine the contribution of phytoplankton to end pit lake food web ecology. This will advance knowledge of end-pit lakes as a reclamation strategy in effort to reduce the environmental footprint of tailings water.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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