Microbial community development in an oil sands pit lake
Notice bibliographique
Résumé
Surface mining and extraction of oil sands in Canada produces fluid tailings that contain several compounds of concern for the environment. One option for mine reclamation is the construction of Pit Lakes (PLs) to contain and remediate these tailings. Ultimately, PLs should support food webs typical of boreal lakes. From 2015 to 2021, we applied 16S/18S rRNA gene amplicon sequencing and metagenomics to monitor prokaryotic and eukaryotic microbes in the only full-scale PL of the oil sands industry (Base Mine Lake or BML), and compared it to two control environments: a freshwater reservoir unaffected by tailings, and active tailings ponds receiving regular industrial input. Microbial communities in BML were always intermediate to the two control environments based on alpha and beta diversity analyses. BML communities were highly variable with year, season, and water depth, and contained fewer core species than the freshwater reservoir. Several hydrocarbon degraders and sulfur cycling bacteria were identified as indicator species of tailings ponds, while several phototrophs were indicative of freshwater. However, all of these species were abundant in BML, suggesting that the PL supports food webs characteristic of each control environment. Over the 6-year study, the relative abundances of some common freshwater phytoplankton (Cryptomonas, Mychonastes, Trebouxiophyceae, Cyanobium) and heterotrophic bacteria (Sporichthyaceae, Ca. Fonsibacter, Ilumatobacteraceae, Microbacteriaceae, Ca. Planktophila) increased in BML. The results suggest that microbial communities and processes in BML represent an intermediate state between a tailings pond and a natural freshwater system, and did not stabilize within 10 years of its creation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».