Application and assessment of a membrane‐based pCO<sub>2</sub> sensor under field and laboratory conditions
Notice bibliographique
Résumé
The principle, application, and assessment of the membrane‐based ProOceanus CO2‐Pro sensor for partial pressure of CO2 (pCO2) are presented. The performance of the sensor is evaluated extensively under field and laboratory conditions by comparing the sensor outputs with direct measurements from calibrated pCO2 measuring systems and the thermodynamic carbonate calculation of pCO2 from discrete samples. Under stable laboratory condition, the sensor agreed with a calibrated water‐air equilibrator system at −3.0 ± 4.4 µatm during a 2‐month intercomparison experiment. When applied in field deployments, the larger differences between measurements and the calculated pCO2 references (6.4 ± 12.3 µatm on a ship of opportunity and 8.7 ± 14.1 µatm on a mooring) are related not only to sensor error, but also to the uncertainties of the references and the comparison process, as well as changes in the working environments of the sensor. When corrected against references, the overall uncertainties of the sensor results are largely determined by those of the pCO2 references (± 2 and ± 8 µatm for direct measurements and calculated pCO2, respectively). Our study suggests accuracy of the sensor can be affected by temperature fluctuations of the detector optical cell and calibration error. These problems have been addressed in more recent models of the instrument through improving detector temperature control and through using more accurate standard gases. Another interesting result in our laboratory test is the unexpected change in alkalinity which results in significant underestimation in the pCO2 calculation as compared to the direct measurement (up to 90 µatm).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».