Effects of mine tailings on aquatic macroinvertebrate structure within the first year after a major dam collapse
Notice bibliographique
Résumé
Context The collapse of a tailings dam in Brumadinho (Brazil) is considered one of the largest mining disasters worldwide. The mine tailings polluted the water and sediment of the Paraopeba River downstream of the collapsed dam. The effects of the tailings on biological communities remain unknown. Aims We evaluated the effects of the tailings dam collapse on aquatic macroinvertebrate assemblages in the Paraopeba River and highlighted a potential bioindicator for the cumulative effects of the mine tailings spill. Methods We sampled the macroinvertebrates upstream and downstream of the collapsed dam during the first dry and wet seasons following the collapse. Key results We found that turbidity (likely non-related to the tailings) negatively affected the macroinvertebrates’ abundance, but the richness was negatively affected by the presence of the mine tailings. The riparian land use negatively affected the macroinvertebrate richness and composition. We identified Helicopsyche spp. as a bioindicator. Conclusions We provide circumstantial evidence of the effects of mine tailings on aquatic macroinvertebrates, suggesting that it may have affected their richness and caused the loss of Helicopsyche spp. in the most affected sites. Implications We suggest that the richness and Helicopsyche spp. are potential biomonitoring tools for evaluating the effects of the tailings dam collapse on the macroinvertebrate assemblages.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».