Direct Determination of Lead Isotopes (<sup>206</sup>Pb, <sup>207</sup>Pb, <sup>208</sup>Pb) in Arctic Ice Samples at Picogram per Gram Levels Using Inductively Coupled Plasma-Sector Field MS Coupled with a High-Efficiency Sample Introduction System
Notice bibliographique
Résumé
Adopting strict cleanroom procedures, ice samples from the Canadian High Arctic have been analyzed for Pb concentrations and Pb isotopes (206Pb, 207Pb, 208Pb) using ICP-SMS. The detection limit for Pb (0.06 pg g(-1)) was approximately 2 orders of magnitude lower than the lowest concentration of Pb in the ice samples (range, 4.3-1660 pg g(-1); median, 45 pg g(-1)). Acidification of ice samples with high-purity HNO3 for stabilization purposes contributed only 0.004 pg of Pb g(-1), which is an insignificant source of Pb. Using a new sample introduction system consisting of a heated (140 degrees C) minicyclonic spray chamber and a Peltier cooled condenser (2 degrees C) and by replacing the conventional sample cone with a high-performance cone, signal intensities for Pb were increased by approximately 1 order of magnitude. Thus, it was possible not only to measure Pb isotope ratios directly using ICP-SMS but also to achieve reasonable precision (approximately 0.2%) at low picogram per gram concentrations of total Pb. This precision is comparable to that achievable by thermal ionization mass spectrometry at such low Pb concentrations, but the ICP-SMS requires much less sample volume (approximately 2 mL), needs no sample pretreatment, and therefore is considerably faster and less expensive than the conventional approach. Even though absolute Pb concentrations in two ice samples dating from 1974 and 1852 were very similar (9 and 6 pg g(-1)) their fundamentally different isotopic signature (206Pb/207Pb: 1.169 +/- 0.002 vs 1.147 +/- 0.003) clearly indicates different sources of Pb. The analytical procedures described here, therefore, offer great promise for fingerprinting the predominant sources of atmospheric Pb in polar snow and ice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».