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Enregistrement W6889979317 · doi:10.3389/fgeoc.2025.1543695.s001

Data Sheet 1_Geochemistry and mineralogy of Cobalt in mine wastes: examples from Cobalt, Canada and Cornwall, England.pdf

2025· dataset· en· W6889979317 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCobaltTailingsCobaltitePyriteMineralSulfide mineralsChalcopyriteElectron microprobe

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mine wastes can pose environmental and human health risks, especially when they contain high concentrations of potentially toxic metal(loid)s. In this study, the geochemistry (bulk and sequential extraction analysis, paste pH) and mineralogy (X-ray diffraction, scanning electron microscopy, electron microprobe analysis) of Co in mine wastes from Cobalt (Canada) and Cornwall (UK) were characterised to assess potential Co and other metal(loid) mobility in the aquatic environment. Cobalt concentrations in Nipissing high- and low-grade tailings at Cobalt were high (up to 5,630 mg kg<sup>−1</sup> and 1,230 mg kg<sup>−1</sup>, respectively), and were several orders of magnitude higher than those at Poldice, Wheal Unity, and Dolcoath in Cornwall (average 40 mg kg<sup>−1</sup>, 76 mg kg<sup>−1</sup>, and 59 mg kg<sup>−1</sup>, respectively). Community Bureau of Reference (BCR)-sequential extraction analysis suggested that Co was equally mobile within the samples from Cobalt and Cornwall, with averages of 46% extracted in the exchangeable fraction. Erythrite was the most important secondary Co-bearing mineral that occurred widely in the Nipissing tailings. Other Co-bearing secondary minerals included arseniosiderite, scorodite, and Fe oxyhydroxides. Primary Co-bearing minerals identified included cobaltite and safflorite-skutterudite, and Co was also taken up in primary arsenopyrite, loellingite, pyrite and chalcopyrite. At the sites in Cornwall, however, Co-bearing primary and secondary minerals were not identified. Instead, Co was observed as a trace component in primary arsenopyrite, pyrite, and chalcopyrite and in secondary scorodite and Fe-Mn oxyhydroxides. Despite these mineralogical and other geological and processing differences, Co showed consistently high potential for mobilization from the wastes. In addition, risk assessment codes for Co fell in the medium to very high risk category in the aquatic and non-aquatic environments. This classification suggests that the mine waste-hosted Co is likely to affect humans via the food chain. Further research is required to determine if Co shows similar behaviour in mine wastes globally.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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