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Enregistrement W4412523971 · doi:10.1007/s10653-025-02498-6

Increased human health risks at a legacy mine site: copper and lead bioaccessibility of oxidised tailings

2025· article· en· W4412523971 sur OpenAlexafffundabout
Sean McHale, Heather E. Jamieson, A. E. Cleaver, Philippa Huntsman

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Geochemistry and Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensNatural Resources CanadaGeological Survey of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsLead (geology)Copper mineHuman healthCopperEnvironmental scienceMining engineeringMetallurgyEnvironmental healthGeologyMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With climate change, conditions for dust generation are expected to be more prevalent. A potential dust source of concern are mine wastes due to the likelihood of potentially toxic elements which pose a human health risk if ingested or inhaled. This study analysed sieved mine tailings from a legacy mine in Nova Scotia, Canada. The aim of the research was to analyse total concentrations of Cu and Pb in tailings samples sieved to represent dust; to determine gastric bioaccessibility of Cu and Pb in these samples; and to analyse the impact of mineralogy on Cu and Pb bioaccessibility. Mineralogy was determined with a scanning electron microscope and automated mineralogy software. Tailings were sampled from an uncovered, subaerial, tailings impoundment. Copper bioaccessibility had a strong positive correlation with carbonate and oxide copper hosts. Lead bioaccessibility had a strong positive correlation to one oxidation product, cerussite (lead carbonate). Lead was predominantly hosted in cerussite and had greater bioaccessibility than copper which was predominantly hosted in chalcopyrite. The results highlight the increased human-health risk posed by subaerial tailings at an abandoned mine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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