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Enregistrement W2034065660 · doi:10.1021/es030584f

Effect of Storage on the Isotopic Composition of Nitrate in Bulk Precipitation

2004· article· en· W2034065660 sur OpenAlexafffund
John Spoelstra, Sherry L. Schiff, D. S. Jeffries, Ray Semkin

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNitratePrecipitationComposition (language)Environmental scienceEnvironmental chemistryChemistryMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stable isotopic analysis of atmospheric nitrate is increasingly employed to study nitrate sources and transformations in forested catchments. Large volumes have typically been required for delta18O and delta15N analysis of nitrate in precipitation due to relatively low nitrate concentrations. Having bulk collectors accumulate precipitation over an extended time period allows for collection of the required volume as well as reducing the total number of analyses needed to determine the isotopic composition of mean annual nitrate deposition. However, unfiltered precipitation left in collectors might be subject to microbial reactions that can alter the isotopic signature of nitrate in the sample. Precipitation obtained from the Turkey Lakes Watershed was incubated under conditions designed to mimic unfiltered storage in bulk precipitation collectors and monitored for changes in nitrate concentration, delta15N, and delta18O. Results of this experiment indicated that no detectable nitrate production or assimilation occurred in the samples during a two-week incubation period and that atmospheric nitrate isotopic ratios were preserved. The ability to collect unfiltered precipitation samples for an extended duration without alteration of nitrate isotope ratios is particularly useful at remote study sites where daily retrieval of samples may not be feasible.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,316

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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'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

Citations20
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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