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Enregistrement W1962383986 · doi:10.1002/lom3.10067

Oxygen isotope measurements of seawater (<sup>18</sup>O/<sup>16</sup>O): A comparison of cavity ring‐down spectroscopy (CRDS) and isotope ratio mass spectrometry (IRMS)

2015· article· en· W1962383986 sur OpenAlexafffundabout
Sally A. Walker, Kumiko Azetsu‐Scott, Claire Normandeau, Dan Kelley, Ronny Friedrich, R. Newton, Peter Schlösser, J. L. McKay, W. Abdi, Elizabeth Kerrigan, Susanne E. Craig, Douglas W.R. Wallace

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyHatch (Canada)Fisheries and Oceans CanadaUniversity of OttawaDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésSeawaterIsotope-ratio mass spectrometryCavity ring-down spectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Mass spectrometrySpectroscopyIsotopes of oxygenChemistryIsotopeStable isotope ratioTransectEnvironmental chemistryOceanographyChromatographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Laser‐based spectroscopic techniques, such as cavity ring‐down spectroscopy (CRDS), provide a new, cost effective and more widely available approach to measure the oxygen isotope ratio in water molecules, 18O/ 16O (δ18O), and are used increasingly to measure δ18O in the world's oceans. Here, we present results from an interlaboratory comparison designed to evaluate the quality of CRDS‐derived measurements, and their consistency with values measured by isotope ratio mass spectrometry (IRMS). We also discuss the influence of salt on instrument performance and sample throughput for the analysis of seawater samples. This study compared measurements of δ18O from natural samples with a wide range of salinities (0, 29.4, and 34.6) performed by four independent labs: two using CRDS and two using IRMS. We also compared δ18O measurements of Northeast Atlantic Deep Water collected in 2013, 2012, 2009, and 1995 from the AR7W repeat hydrography transect across the Labrador Sea. The within‐lab precision of ocean‐based CRDS measurements is seen to approach 0.03‰, which is better than the manufacturer's typically stated analytical precision (around +/− 0.05‰), and comparable to that achievable with IRMS. The interlaboratory differences of measurements (highest‐lowest) reported by the four labs is taken as an indicator of overall accuracy, and is estimated conservatively as being < 0.1‰, with the potential to approach 0.05‰. Overall, these results show that CRDS based 18O measurements of seawater can be equivalent to high‐quality measurements by IRMS.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations45
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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