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Enregistrement W1509542387 · doi:10.4319/lom.2014.12.816

Automation of <sup>13</sup>C/<sup>12</sup>C ratio measurement for freshwater and seawater DOC using high temperature combustion

2014· article· en· W1509542387 sur OpenAlexaff
Karine Lalonde, Paul Middlestead, Yves Gélinas

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversity of OttawaHatch (Canada)Concordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeawaterAnalytical Chemistry (journal)Certified reference materialsDetection limitChemistryCombustionLimitingSpectrum analyzerMineralogyEnvironmental chemistryChromatographyPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide a detailed description of the hyphenation of an Aurora 1030C high temperature catalytic conversion DOC analyzer, a GD‐100 CO2 trap and a continuous flow IRMS, which has made possible the high‐throughput, automated measurements of 13C/12C ratios, and DOC concentrations for a wide range of aquatic samples. Precision of 13C/12C ratios increases exponentially with sample concentration, reaching 0.2‰ or better for high concentration samples (>5 mg L‐1), comparable to that obtained in a conventional elemental analyzer‐IRMS setup. The system blank contribution is the limiting factor in obtaining maximal performance; optimal system blanks values are on the order of 0.2 µg C with an isotopic signature varying from ‐20 to ‐12‰ during the lifetime of the combustion column. With appropriate blank correction procedures, accurate analyses (±0.5‰ or better) can be obtained on concentrations as low as 0.5 mg DOC L‐1, representing the lower limit typically observed in aquatic systems. Sample matrix does not affect reproducibility or accuracy; this method is amenable to both freshwater and seawater samples. Although no certified DOC standards exist for δ13C, our two laboratories analyzed a consensus reference material from a deep‐ocean environment (CRM Batch 13 Lot # 05‐13, Hansell 2013) and found δ13C values of ‐19.9 ± 0.5‰ (n = 4) and ‐20.6 ± 0.3‰ (n = 3), which corroborates previously reported values for similar samples (Bouillon et al. 2006; Lang et al. 2007; Panetta et al. 2008) and is consistent with its marine origin.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations47
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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