Size-resolved analyses of trace elements in snow from an open-pit bitumen mining and upgrading region
Notice bibliographique
Résumé
Dust containing potentially toxic trace elements (TEs) from open pit mining, smelting of metallic ores, aggregate extraction, and road dust is a major concern worldwide. The potential ecological significance of TEs in these dusts, however, depends not only upon their concentrations, but also their physical and chemical forms. Here, dusty snow from the Athabasca River (AR) which bisects an open-pit bitumen mining and upgrading area in Canada was collected to perform size-resolved analysis of selected TEs. Conservative, lithophile (Al, Th, Y), bitumen-enriched (Mo, Ni, V), and chalcophile (As, Cd, Pb, Sb, Tl) elements were overwhelmingly found in the particulate fraction (>0.45 μm), with concentrations increasing toward industry. The mineralogical composition of this fraction was similar to dusts from natural and anthropogenic sources in the area. In the "filterable" fraction (<0.45 μm), Al, Mo, and V in snow were elevated near industry. Within the filterable fraction, TEs occur predominantly in the "truly dissolved" fraction (<300 Da): these are assumed to be ionic species and small molecules, and represent potentially bioavailable species. However, the concentrations of TEs in this fraction were extremely low: for perspective, Cd and Pb are similar to values reported for ancient Arctic ice. Within the filterable fraction at midstream sites, up to 30% of Ni and 37% of Y were associated with organic colloids (≈1 kDa) which may be from bitumen and soil-borne sources, respectively. Except for V, TE concentrations in the filterable fraction of snow were below the average values for the AR and the global average for uncontaminated river water. Consequently, the threat to aquatic life in the river by TEs in snowmelt may be limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».