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Enregistrement W4390346814 · doi:10.1038/s41598-023-50435-3

Microbial processes with the potential to mobilize As from a circumneutral-pH mixture of flotation and roaster tailings

2023· article· en· W4390346814 sur OpenAlexafffundabout
Eva Pakostová, David Hilger, David W. Blowes, Carol J. Ptacek

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaUniversity of WaterlooCanadian Light Source
Mots-clésTailingsEnvironmental remediationEnvironmental chemistryArsenicChemistryEnvironmental scienceMining engineeringGeologyContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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