Improved online <i>δ</i> <sup>18</sup> O measurements of nitrogen‐ and sulfur‐bearing organic materials and a proposed analytical protocol
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that N(2) in the ion source of a mass spectrometer interferes with the CO background during the δ(18)O measurement of carbon monoxide. A similar problem arises with the high-temperature conversion (HTC) analysis of nitrogenous O-bearing samples (e.g. nitrates and keratins) to CO for δ(18)O measurement, where the sample introduces a significant N(2) peak before the CO peak, making determination of accurate oxygen isotope ratios difficult. Although using a gas chromatography (GC) column longer than that commonly provided by manufacturers (0.6 m) can improve the efficiency of separation of CO and N(2) and using a valve to divert nitrogen and prevent it from entering the ion source of a mass spectrometer improved measurement results, biased δ(18)O values could still be obtained. A careful evaluation of the performance of the GC separation column was carried out. With optimal GC columns, the δ(18)O reproducibility of human hair keratins and other keratin materials was better than ± 0.15 ‰ (n=5; for the internal analytical reproducibility), and better than ± 0.10 ‰ (n=4; for the external analytical reproducibility).
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».