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Enregistrement W2035672006 · doi:10.1063/1.1518146

A time-of-flight resonance ionization mass spectrometer for elemental analysis of precious metals in minerals

2002· article· en· W2035672006 sur OpenAlexafffundabout
S. S. Dimov, Stephen Chryssoulis, R. H. Lipson

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIon-surface interactions and analysis
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMass spectrometryTime of flightLaser ablationIonizationSpectrometerLaserPhotoionizationMaterials scienceReflectronIonAnalytical Chemistry (journal)OpticsCalibrationTime-of-flight mass spectrometryChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An instrument for time-of-flight resonance ionization mass spectrometry (TOF-RIMS) developed at the Advanced Mineral Technology Laboratory (Ontario, Canada) is described which has been applied to the quantitative trace analysis of metals in minerals. The instrument incorporates new pulsed ion optics which provide fast switching of polarity and potentials of acceleration and ion lens optics between the two consecutive laser ablation and laser photoionization steps. Pulsed mode operation allows the time-of-flight mass spectrometer to be operated at higher laser ablation powers with more efficient suppression of the primary ions which are a source of noise that degrades the ultimate sensitivity of detection. The performance of the TOF-RIMS apparatus was assessed by analyzing trace amounts of gold (Au) in sulphide, iron oxide, and silicate mineral samples. Quantification of the TOF-RIMS measurements was established on the basis of calibration curves obtained using reference samples covering three orders of magnitude in concentration. Reproducible minimum detection limits (2σ) of ⩽10 parts per billion with a precision of ∼±15% were obtained.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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