The Impacts of Ethanol and Freeze–Thaw Cycling on Arsenic Mobility in a Contaminated Boreal Wetland
Notice bibliographique
Résumé
Pyrite-bearing waste rock from legacy gold mines is a source of elevated arsenic, sulfate, and iron in the surrounding environments due to leaching. Waste rock in environments that experience cold winters is of particular concern because freeze–thaw cycling may mobilize elements through degradation and release of organic matter and accelerated mineral weathering. In boreal zones, wetlands are common recipients of mine-waste run-off, and microbial processes in wetland soil may promote the retention of mobilized elements, such as arsenic. We investigated the impacts of freeze–thaw cycling and ethanol amendment on soil from an arsenic-contaminated wetland in anoxic microcosms. Ethanol-amended microcosms exhibited enhanced microbial sulfate reduction, leading to sulfide precipitation and increased retention of arsenic in the soil. Sequential extraction studies indicated a shift of arsenic into more stable sulfide-bound fractions. The addition of ethanol significantly increased the growth of Geobacter spp. and other select sulfate-reducing bacteria. Freeze–thaw cycling increased dissolved arsenic over short time periods only and had no detectable impacts on microbial activity. These findings suggest that the use of ethanol as an amendment to wetlands during spring thaw may enhance arsenic sequestration in mining-impacted soils and may provide a viable remediation strategy for cold-climate environments, where seasonal freeze–thaw cycling could otherwise contribute to arsenic mobilization.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».