Metal(loid)s Removal Response to the Seasonal Freeze–Thaw Cycle in Semi-passive Pilot Scale Bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is an increasing demand for cost-effective semi-passive water treatment that can withstand challenging climatic conditions and effectively and sustainably manage mine-impacted water in (sub)arctic regions. This study investigated the ability of four pilot-scale bioreactors inoculated with locally sourced bacteria and affected by a freeze–thaw cycle to remove selenium and antimony. The bioreactors were operated at a Canadian (sub)arctic mine for a year. Two duplicate bioreactors were installed in a heated shed that was maintained at 5 °C over the winter, while two other duplicates were installed outdoors and left to freeze. The removal rate of selenium and antimony was monitored weekly, while a genomic characterization of the microbial populations in the bioreactors was performed monthly. The overall percentage of selenium and antimony removal was similar in the outside (10–93% Se, 20–96% Sb) and inside (35–94% Se, 10–95% Sb) bioreactors, apart from the spring thawing period when removal in the outdoor bioreactors was slightly lower for Se. The dominant taxonomic groups of microbial populations in all bioreactors were Bacteroidota, Firmicutes, Desulfobacterota and Proteobacteria. The microbial population composition was consistent and re-established quickly after spring thaw in the outside bioreactors. This demonstrated that the removal capacity of bioreactors inoculated with locally sourced bacteria was mostly unaffected by a freeze–thaw cycle, highlighting the strength of using local resources to design bioreactors in extreme climatic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».