Pressure‐monitored headspace analysis combined with compound‐specific isotope analysis to measure isotope fractionation in gas‐producing reactions
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Processes that lead to pressure changes in closed experimental systems can dramatically increase the total uncertainty in enrichment factors (ε) based on headspace analysis and compound-specific isotope analysis (CSIA). We report: (1) A new technique to determine ε values for non-isobaric processes, and (2) a general approach to evaluate the experimental error in calculated ε values. METHODS: ε values were determined by monitoring the change in headspace pressure from the production of CO2 in a decarboxylation reaction using a pressure gauge and measuring the δ(13) C values using CSIA. The statistical error was assessed over shorter reaction progress intervals to evaluate the impact of experimental error on the total uncertainty associated with calculated ε values. RESULTS: As an alternative to conventional compositional analysis, calculation of CO2 produced during the reaction monitored with a pressure gauge resulted in rate constants and ε values with improved correlation coefficients and confidence intervals for a non-isobaric process in a closed system. Further, statistical evaluation of the ε values as a function of reaction progress showed that uncertainty in data points for reaction progress (f) at late stages of the reaction can have a significant impact on the reported ε value. CONCLUSIONS: Pressure-monitored headspace analysis reduces the uncertainty associated with monitoring the reaction progress (f) based on estimating substrate removal and headspace dilution during sampling. Statistical calculations over shorter intervals should be used to evaluate the total error for reported ε values.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».