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Enregistrement W1998000154 · doi:10.1021/ac801370c

Measurement of <sup>13</sup>C and <sup>15</sup>N Isotopic Composition on Nanomolar Quantities of C and N

2008· article· en· W1998000154 sur OpenAlexaff
P. J. Polissar, J. M. Fulton, Christopher K. Junium, Courtney Turich, Katherine H. Freeman

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésChemistryAnalytical Chemistry (journal)Spectrum analyzerIsotopeAccuracy and precisionReplicateRange (aeronautics)HeliumNano-CombustionChromatographyNuclear physicsStatisticsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a trapping and chromatography system that cryogenically removes CO(2) and N(2) generated from sample combustion in an elemental analyzer (EA) and introduces these gases into a low-flow helium carrier stream for isotopic analysis. The sample size required for measurement by this system (termed nano-EA/IRMS) is almost 3 orders of magnitude less than conventional EA analyses and fills an important niche in the range of analytical isotopic methods. Only 25 nmol of N and 41 nmol of C are needed to achieve 1.0 per thousand precision (2sigma) from a single measurement while larger samples and replicate measurements provide better precision. Analyses of standards demonstrate that nano-EA measurements are both accurate and precise, even on nanomolar quantities of C and N. Conventional and nano-EA measurements on international and laboratory standards are indistinguishable within analytical precision. Likewise, nano-EA values for international standards do not differ statistically from their consensus values. Both observations indicate the nano-EA measurements are comparable to conventional EA analyses and accurately reproduce the VPDB and AIR isotopic scales. Critical to the success of the nano-EA system is the procedure for removing the blank contribution to the measured values. Statistical treatment of uncertainties for this procedure yields an accurate method for calculating internal and external precision.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations94
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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