MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406814317 · doi:10.1016/j.apgeochem.2025.106296

Mobility of cobalt in mine waste: Evidence from a historic silver mining district in Canada

2025· article· en· W4406814317 sur OpenAlexafffundabout
Melissa Amanda Hope Turcotte, Heather E. Jamieson, Michael B. Parsons

Notice bibliographique

RevueApplied Geochemistry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensQueen's UniversityGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMining engineeringCobaltGeologyEnvironmental scienceEnvironmental protectionMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historical mine tailings in the Cobalt Mining Camp in northern Ontario are both a source of environmental contamination and a potential resource of critical metals. Widespread mining in the Cobalt area during the 20th century resulted in dozens of unremediated mine sites and at least 18 unconfined tailings deposits, which contain potentially hazardous metals and metalloids, including arsenic (As). Economic metals, including cobalt (Co), also occur in the waste and could be recovered. Geochemical and mineralogical analyses of tailings and pond sediments were performed to assess the mobility of Co and other metal(loid)s in different depositional environments and implications for reprocessing of the mine wastes. Tailings from four sites and benthic sediments from a pond impacted by tailings were characterized using ICP-ES/MS, various mineralogical techniques, and shake flask experiments. Cobalt concentrations in the tailings and sediments (96.8–8900 mg kg −1 Co; median = 470 mg kg −1 ) exceed Canadian environmental quality guidelines for residential soils (50 mg kg −1 Co) at all sample sites. Mineralogical investigations reveal that Co is hosted in oxidized alteration phases in near-surface tailings along with primary sulfide and arsenide minerals, which persist in this environment. In submerged tailings, Co is contained mainly within primary sulfide and arsenide minerals and reduced secondary phases. Cobalt-bearing chlorite is a major host of Co in half of the tailings samples, containing up to 50 wt% of the total Co content; the presence of Co-bearing chlorite may impact potential recovery of Co from the tailings in the future. The mineralogy of the benthic pond sediments is heterogeneous; however, Co is sequestered in both primary sulfide and arsenide minerals and authigenic reduced phases such as Co-bearing sulfide. The results of shake flask experiments reveal that Co in the tailings and sediments dissolves in deionized water under oxidizing conditions. The concentration of Co in the leachate (30–126,000 μg L −1 Co) consistently exceeds Canadian water quality guidelines for Co (1 μg L −1 ). The results of this study provide new insight about the controls on metal(loid) mobility, including the processes which impact metal(loid) cycling in reduced pond sediments and the occurrence of Co-bearing chlorite in the tailings. In addition to characterizing the risks associated with mine waste contamination and informing long-term waste management decisions, the results of this study may be applied to understand the potential for future Co recovery from mine waste and sediments in the Cobalt area. • Cobalt mobility is controlled by mineralogy and local biogeochemical conditions. • Chlorite is a major host of cobalt in tailings from the Cobalt Mining Camp. • Interaction with oxygenated water may release cobalt from tailings and sediments. • Mineralogy may impact remediation or reprocessing of cobalt-bearing mine waste.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,490

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied GeochemistryMême sujetMine drainage and remediation techniquesTravaux en français237 207