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Enregistrement W2118456824 · doi:10.1080/10256010500230023

A robust and fast method of sampling and analysis of δ<sup>13</sup>C of dissolved inorganic carbon in ground waters

2005· article· en· W2118456824 sur OpenAlexfundno aff
Christoph Spötl

Notice bibliographique

RevueIsotopes in Environmental and Health Studies · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität InnsbruckUniversity of Victoria
Mots-clésMass spectrometryAnalytical Chemistry (journal)ChemistryIsotope-ratio mass spectrometryAlkalinityIsotopeCarbon fibersIsotopes of carbonDissolved organic carbonIsotope analysisSpectrometerStable isotope ratioCarbonatePrecipitationEnvironmental chemistryChromatographyMaterials scienceGeologyTotal organic carbonMeteorologyNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The stable carbon isotopic composition of dissolved inorganic carbon (delta13C(DIC)) is traditionally determined using either direct precipitation or gas evolution methods in conjunction with offline gas preparation and measurement in a dual-inlet isotope ratio mass spectrometer. A gas evolution method based on continuous-flow technology is described here, which is easy to use and robust. Water samples (100-1500 microl depending on the carbonate alkalinity) are injected into He-filled autosampler vials in the field and analysed on an automated continuous-flow gas preparation system interfaced to an isotope ratio mass spectrometer. Sample analysis time including online preparation is 10 min and overall precision is 0.1 per thousand. This method is thus fast and can easily be automated for handling large sample batches.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,852

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations74
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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