Accurate and precise determination of isotopic ratios by MC‐ICP‐MS: A review
Notice bibliographique
Résumé
For many decades the accurate and precise determination of isotope ratios has remained a very strong interest to many researchers due to its important applications in earth, environmental, biological, archeological, and medical sciences. Traditionally, thermal ionization mass spectrometry (TIMS) has been the technique of choice for achieving the highest accuracy and precision. However, recent developments in multi-collector inductively coupled plasma mass spectrometry (MC-ICP-MS) have brought a new dimension to this field. In addition to its simple and robust sample introduction, high sample throughput, and high mass resolution, the flat-topped peaks generated by this technique provide for accurate and precise determination of isotope ratios with precision reaching 0.001%, comparable to that achieved with TIMS. These features, in combination with the ability of the ICP source to ionize nearly all elements in the periodic table, have resulted in an increased use of MC-ICP-MS for such measurements in various sample matrices. To determine accurate and precise isotope ratios with MC-ICP-MS, utmost care must be exercised during sample preparation, optimization of the instrument, and mass bias corrections. Unfortunately, there are inconsistencies and errors evident in many MC-ICP-MS publications, including errors in mass bias correction models. This review examines "state-of-the-art" methodologies presented in the literature for achievement of precise and accurate determinations of isotope ratios by MC-ICP-MS. Some general rules for such accurate and precise measurements are suggested, and calculations of combined uncertainty of the data using a few common mass bias correction models are outlined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».