Use of Zr for mass bias correction in strontium isotope ratio determinations using MC-ICP-MS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Isotope abundance ratios and isotopic composition of strontium in a biological sample were determined using MC-ICP-MS whereby zirconium was admixed with solutions of digested NIST SRM 987 and samples and used for mass bias correction with implementation of a combination of standard-sample-standard bracketing and internal normalization. In this manner, the certified value of 8.37861 for 88Sr/86Sr in SRM 987 was used for mass bias correction of 90Zr/91Zr in two adjacent spiked solutions of SRM 987. Their average was then used to calculate mass bias corrected Sr isotope ratios in the sample. An approximate 2.5-fold improvement in precision of determination of 87Sr/86Sr and 88Sr/86Sr was obtained compared to that based on only the standard-sample-standard bracketing technique, although close matching of Sr and Zr concentrations is required in the standard and sample. Absolute isotope ratios of 0.0564240 ± 0.0000042, 0.709362 ± 0.000013 and 8.38034 ± 0.00010 (1SD) and δx/86Sr-values of −2.228 ± 0.075‰, −1.377 ± 0.018‰ and 0.207 ± 0.012‰ (1SD) for 84Sr/86Sr, 87Sr/86Sr, 88Sr/86Sr relative to SRM 987, respectively, were obtained characterizing a fish liver sample. In agreement with previous studies, evidence is presented for variation of 88Sr/86Sr in samples. Estimation of the measurement uncertainty confirmed that the major source of imprecision arises from the uncertainty in the certified value of 88Sr/86Sr in SRM 987 used for mass bias correction.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle