Automation of <sup>13</sup>C/<sup>12</sup>C ratio measurement for freshwater and seawater DOC using high temperature combustion
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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.
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 ».