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Record W7162107668 · doi:10.82308/45299

Hydrocarbon biodegradation potential of residues generated during the in-situ burning of oil in the marine environment

2022· dissertation· en· W7162107668 on OpenAlexaboutno aff
Ruby Pyke

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicMicrobial bioremediation and biosurfactants
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDiesel fuelHydrocarbonPollution preventionSoil contamination

Abstract

fetched live from OpenAlex

La biodégradabilité d'un résidu de pétrole issu de la combustion in situ, une technologie d'intervention en cas de déversement de pétrole qui consiste à brûler une nappe de pétrole à la surface de la mer, n'avait pas encore été étudiée. Avec un risque croissant de déversements de pétrole en raison des changements climatiques et de l'augmentation du trafic maritime, en particulier dans les régions éloignées telles que l'Arctique, le sort de ce sous-produit potentiellement toxique doit être mieux compris. Ce projet a utilisé des microcosmes in situ pour étudier la réponse de la communauté microbienne et la biodégradabilité potentielle des résidus de combustion in situ. Les résidus de combustion générés par deux types de pétrole commercial, le diesel et le pétrole brut, ont été incubés dans de l'eau de mer recueillie au large de la côte Est du Canada pendant 46 et 49 jours, respectivement. Deux expériences ont été menées pour étudier la réponse microbienne au pétrole non altéré et altéré. L'effet de l'ajout d'un engrais qui fournit de l'azote et du phosphore essentiels, ainsi qu'un dispersant qui peut augmenter la biodisponibilité en brisant l'huile coalescée en gouttelettes d'huile plus petites, ont été aussi inclus dans la conception expérimentale. Après la période d'incubation, les échantillons ont été sacrifiés pour le séquençage du gène de l'ARN ribosomal 16S afin d'analyser les communautés microbiennes dans les microcosmes contenant les résidus de combustion. Les microcosmes renfermant avec les résidus de combustion se sont avérés avoir des communautés microbiennes distinctes ayant le potentiel de dégrader les hydrocarbures. Les hydrocarbures constituent la majorité des huiles commerciales et peuvent rester dans une certaine mesure dans les résidus de combustion. L'enrichissement de ces taxons est donc un indice positif que les hydrocarbures restant dans les résidus de brûlage ont pu favoriser des communautés microbiennes capables de les dégrader. De plus, les deux types de pétrole ont favorisé des communautés distinctes, ce qui reflète probablement des différences dans leur composition chimique. Les deux communautés ont montré des réponses différentes à l'ajout du dispersant, ainsi qu'à l'effet de l'altération. La nature plus complexe du pétrole brut peut l'avoir rendu moins sensible à la biodégradation, mais le dispersant a eu un effet favorable sur la communauté microbienne, ce qui suggère que le dispersant peut avoir amélioré sa biodégradabilité. Globalement, ces résultats indiquent que si ces types d'huiles sont décharger dans l’environnement marine, ils pourraient être de bons candidats pour être remédié par le brûlage in situ, mais beaucoup reste à élucider comme le potentiel fonctionnel de ces communautés, ainsi que la biodégradabilité d'autres composés dans les résidus de combustion qui n'ont pas été étudié

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 score0.032
Threshold uncertainty score0.063

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 communication0.0000.000
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 head0.005
GPT teacher head0.197
Teacher spread0.191 · 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
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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