Recovery of smelter-impacted peatlands (Sudbury, Ontario): botanical and microbial community perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Over one century of mineral smelting activities in the Sudbury Basin denuded the \nregional landscape of vegetation near Sudbury, Ontario, previously (early 1960s) the once the \nworld’s largest point source of SO2 and particulate Ni and Cu emissions. In 1986, fourteen years \nafter the start of major local pollution controls, Gignac and Beckett reported that poor fen \npeatlands neighboring a Sudbury smelter contained flat, black, and barren peat, depicting severe \npollutant stresses. I investigated the plant and microbial communities, and interrelated \ngeochemical controls, in these severely smelter-damaged poor fens. Over the past 35 years \nSphagnum moss, a keystone peatland genus, has re-established in poor fens as close as 4 km to \nsmelters, whereas in 1986, Sphagnum was not observed until 12 km. Chemical analysis of the \npeat showed that total Ni and Cu concentrations in peat samples were lower than in 1986, and \ndecreased with increasing distance from the smelter. As peatlands are globally important carbon \nsinks, with microbial communities mediating peatland C-cycling, I determined how smelter \nactivity has altered peat moss and soil microbiomes. I showed that microbial community \nstructure was controlled by plant species and microtopography in endophytic Sphagnum \ncommunities but was primarily influenced by metal contamination and pH in peat. After healthy \nSphagnum and peat plugs were placed into a contaminated peatland. Sphagnum fuscum (a \nhummock species) and Sphagnum fallax (a lawn species) showed signs of successful \nestablishment (expansion and new growth) after two years, suggesting that more efforts should \nbe made to restore Sudbury’s peatlands. The transplant peat microbiome shifted towards a \ncommunity structure mirroring the microbiome of the host peatland illustrating the central role of \nthis genus as an ecosystem engineer. I conclude my thesis discussion that because Sudbury \npeatlands show signs of slow natural recovery and considering the results from the Sphagnum \ntransplant study, that pollutant legacies are abating to the point that large-scale active restoration \nefforts can now begin.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».