Microbial processes with the potential to mobilize As from a circumneutral-pH mixture of flotation and roaster tailings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Northwest Tailings Containment Area at the inactive Giant Mine (Canada) contains a complex mixture of arsenic-containing substances, including flotation tailings (84.8 wt%; with 0.4 wt% residual S), roaster calcine wastes (14.4 wt% Fe oxides), and arsenic trioxide (0.8 wt%) derived from an electrostatic precipitator as well as As-containing water (21.3 ± 4.1 mg L −1 As) derived from the underground mine workings. In the vadose zone the tailings pore water has a pH of 7.6 and contains elevated metal(loid)s (2.37 ± 5.90 mg L −1 As); mineral oxidizers account for 2.5% of total 16S rRNA reads in solid samples. In the underlying saturated tailings, dissolved Fe and As concentrations increase with depth (up to 72 and 20 mg L −1 , respectively), and the mean relative abundance of Fe(III)-reducers is 0.54% of total reads. The potential for As mobilization via both reductive and oxidative (bio)processes should be considered in Giant Mine remediation activities. The current remediation plan includes installation of an engineered cover that incorporates a geosynthetic barrier layer.
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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) | 0,001 | 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 ».