Evaluation of boreal plant and microbe communities on tailings solvent recovery unit (TSRU) tailings: A meso-scale greenhouse study
Notice bibliographique
Résumé
Surface mining and bitumen extraction in Alberta's oil sands generates various tailings waste streams as by-products. Among these tailings, froth treatment tailings (FTT), originating from the froth treatment process, are particularly complex due to high levels of iron sulfide minerals (i.e. pyrite) with acid mine drainage (AMD) potential. Paraffinic FTT that are passed through a Tailings Solvent Recovery Unit (TSRU) to recover residual solvent are referred to as TSRU tailings. This study evaluated the ability of TSRU tailings to support upland and wetland vegetation under various thin capping designs using peat mineral soil mix (PMM) and coarse sand tailings (CST). A 30 cm PMM cover cap successfully supported upland and wetland vegetation for three years, while a thicker, multi-layer cap of 30 cm PMM above 20 cm of CST further improved plant survival and growth. The cap was found to effectively act as a barrier, protecting the vegetation from the adverse effects of pyrite oxidation in the TSRU tailings. While the TSRU tailings acidified (pH ≤ 2) under all capping treatments, the thickest cap (30 cm PMM/20 cm CST) delayed acidification by one year. TSRU and CST had low microbial biomass and diversity, with bacterial communities mostly composed of sulfur oxidizers and acidophilic taxa. In contrast, the PMM layer maintained a higher microbial biomass, diversity, and stability across all treatments, highlighting its potential to enhance plant-microbe interactions and improve the reclamation success of TSRU tailings.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».