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Enregistrement W2139652707 · doi:10.1111/j.1751-908x.2008.00881.x

Total Sulfur Concentration in Geological Reference Materials by Elemental Infrared Analyser

2008· article· en· W2139652707 sur OpenAlexafffund
L. Paul Bédard, Dany Savard, Sarah‐Jane Barnes

Notice bibliographique

RevueGeostandards and Geoanalytical Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésSulfurCertified reference materialsAnalyserChemistryCalibrationMineralogyCrucible (geodemography)Environmental chemistryAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyMaterials scienceDetection limitChromatographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total sulfur is an analyte for which there are few determinations published, despite the fact that it is a very important element (e.g., a major element in most ores, an important gas constituent in global warming, an active participant in acid drainage). Most geological reference materials have very poor quality sulfur results, that is with relative standard deviations (RSD) in the range of 30–50%, even for concentrations over 100 μg g −1 S, which compromises their use as calibrators. In order to provide modern results with low RSD, sulfur was determined in twenty‐nine geological reference materials with a state‐of‐the‐art elemental S/C analyser using metal chips (certified reference materials with a traceability link) and analytical grade sulfur for high concentration samples. Analytical parameters (sample mass, crucible degassing, calibration strategy, etc.) were optimised by testing. Our results agreed with reference material values provided by issuing bodies. Results for CCRMP SY‐2 (129 ± 13 μg g −1 S), which has been proposed as a sulfur reference material, were in agreement with the proposed modern value of 122 ± 3.7 μg g −1 S.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations48
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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