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Record W3172975344 · doi:10.82308/19350

The revegetation (phytostabilization) of gold mine residues at Val d'Or, QC using Frankla-Inoculated alders

2015· article· en· W3172975344 on OpenAlexaboutno aff
Katrina Callender

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2015
Typearticle
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBotany and Plant Ecology Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRevegetationInoculationGeologyBiologyHorticultureBotany

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Canada compte plus de 800 mines en exploitation générant environ un demi million de tonnes de déchets par an. Les mines abandonnées ainsi que leurs déchets restent généralement sans végétation pendant des dizaines, voir des centaines d'années pendant lesquelles ils constituent une source de pollution visuelle pour les communautés environnantes et posent de nouveaux risques environnementaux : les contaminants sont continuellement dispersés par l'érosion éolienne et pluviale.La phytoremédiation a gagné en popularité comme alternative efficace et rentable par rapport aux techniques ex-situ car elle restaure également une valeur esthétique ; facteur important lorsqu'il s'agit de remédier de grandes étendues de terres contaminées ou dégradées. Dans la présente étude, basée sur des expériences effectuées en serre et sur le terrain, les associations symbiotiques entre l'aulne, (espèce pionnière d'arbres et d'arbustes actinorhyziens) les actinomycètes fixateur d'azote (du genre Frankia) et les champignons ectomycorhiziens (ECM) ont été mis à profit pour végétaliser, c'est-à-dire phytostabiliser, des échantillons de résidus miniers provenant d'une mine d'or toujours en exploitation à Val-d'Or, au Québec. Nous avons évalué la performance des aulnes, inoculés avec Frankia, sur ces résidus et étudié la dynamique des communautés microbiennes en utilisant une approche métagénomique. Les aulnes indigènes au Canada ont été en mesure de s'établir sur les résidus miniers pauvres en éléments nutritifs et modérément alcalins. L'utilisation d'amendements, y compris les engrais, a eu peu d'effet ou un impact négatif sur la survie de l'aulne ainsi que sur sa croissance. La qualité du sol a été améliorée : le pH a diminué à 7,5 ; et après 2 ans, la concentration des métaux extractibles totaux (ex. aluminium, manganèse, sodium, cuivre), a diminuée jusqu'à 2 fois. Rencontrant ainsi les exigences règlementaires canadiennes et québécoises. Le dénombrement microbien ainsi que les expériences de minéralisation de l'acétate marquée au C-14 ont révélé des augmentations de la densité ainsi que de l'activité bactériennes dans le sol. Les rhizosphères contenaient jusqu'à 2 ordres de grandeur de cellules bactériennes de plus par gramme que les sols du groupe témoin.L'analyse métagénomique et le séquençage à haut débit de gènes codant l'ARNr 16S (bactéries) et les régions ITS (champignons) ont été réalisées sur l'appareil Ion Torrent PGM, révélant que les communautés microbiennes du sol étaient dominé par les bactéries (≥ 93,7% des séquences). Des changements, spécifiques aux traitements testés, de la composition de la diversité et de la communauté microbienne ont été observées pendant l'établissement des plantes : une augmentation de l'abondance de la classe bactérienne Alphaproteobacteria et une diminution de la classe Betaproteobacteria, suggérant que la classe Alphaproteobacteria pourrait être utile comme classe indicatrice. En bref, la végétalisation des résidus miniers par l'aulne a eu un impact positif sur leurs propriétés physico-chimiques ainsi que sur leur communauté microbienne; que ce soit au niveau de la diversité ou de l'activité microbienne. Suggérant que l'aulne peut s'établir avec succès dans les résidus miniers et pourrait permettre d'améliorer leur structure ainsi que leur qualité. Des techniques de génomique pourraient être utilisées afin d'approfondir l'étude des interactions de l'aulne avec d'autres plantes utilisées en phytoremédiation, les champignons et les bactéries dans le but de développer des techniques de phytoremédiation plus efficaces.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.925
Threshold uncertainty score0.148

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.052
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.182 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
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