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Enregistrement W2144256617 · doi:10.1002/rcm.926

Automated quantitative and isotopic ( <sup>13</sup> C) analysis of dissolved inorganic carbon and dissolved organic carbon in continuous‐flow using a total organic carbon analyser

2003· article· en· W2144256617 sur OpenAlexaff
Gilles St‐Jean

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of OttawaHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDissolved organic carbonAnalyserTotal organic carbonCarbon fibersIsotopes of carbonEnvironmental chemistryTRACERIsotopeStable isotope ratioAnalytical Chemistry (journal)Chromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for the automated (13)C analysis of dissolved inorganic and organic carbon species has been developed to operate on a continuous-flow isotope ratio mass spectrometer (CF-IRMS). For natural and anthropogenic carbon species, the (13)C stable isotope has proven to be an excellent environmental tracer. Analytical performance tests were carried out on various organic compounds from easily oxidisable (sugar) to difficult (humic acid). A set of natural samples was also analysed to confirm the flexibility of the system. Analytical precision (2sigma) is typically <0.20 per thousand with sample reproducibility from 0.10-0.35 per thousand depending on reactivity of material. We believe this to be the first successful use of a total organic carbon (TOC) analyser for both dissolved inorganic and, specifically, dissolved organic species for (13)C stable isotope analysis in an automated CF-IRMS system. Routine analysis is achieved fairly quickly, is relatively simple with little or no sample manipulation, and will allow new and exciting studies for stable isotope research in both natural abundance and organic tracer studies not easily achieved before.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations218
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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