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Enregistrement W1975735454 · doi:10.1002/rcm.1762

Determination of inorganic chlorine stable isotopes by continuous flow isotope ratio mass spectrometry

2004· article· en· W1975735454 sur OpenAlexaff
Orfan Shouakar‐Stash, R.J. Drimmie, Shaun K. Frape

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChlorineMass spectrometryChlorideIodideIsotope-ratio mass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)Stable isotope ratioSeawaterIsotopeIsotopes of chlorineGas chromatographyChromatographyInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chlorine stable isotope analyses of inorganic samples were conducted using continuous flow isotope ratio mass spectrometry (CF-IRMS) coupled with gas chromatography (GC). Inorganic chloride was precipitated in the form of silver chloride (AgCl) by using silver nitrate in a standard methodology. Chlorine stable isotope analysis was carried out on methyl chloride (CH3Cl) after converting AgCl into CH3Cl by reacting it with methyl iodide (CH3I). The reaction between AgCl and CH3I took place in 20 mL size vials. Addition of CH3I was performed in a glove bag under helium flow. An Agilent 6890 gas chromatograph equipped with a CTC Analytics CombiPAL autosampler and a DB-5MS 60 m column was used to separate CH3Cl from CH3I. This new technique uses samples as small as 0.2 mg of AgCl (1.4 micromol of Cl-). The chlorine stable isotope analysis using continuous flow technology showed excellent precision and accuracy. The internal precision using pure CH3Cl gas is better than +/-0.04 per thousand (+/-STDV). The external precision using seawater standard is better than +/-0.07 per thousand (+/-STDV) for n=12. Moreover, the sample analysis time is much shorter and many more samples can be analyzed in one day than by using the conventional off-line techniques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations68
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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