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Enregistrement W2317379416 · doi:10.1021/ac401605s

Measurement of the <sup>13</sup>C/<sup>12</sup>C of Atmospheric CH<sub>4</sub> Using Near-Infrared (NIR) Cavity Ring-Down Spectroscopy

2013· article· en· W2317379416 sur OpenAlexaff
Y Chen, Kevin K. Lehmann, J. D. Kessler, Barbara Sherwood Lollar, Georges Lacrampe‐Couloume, T. C. Onstott

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésChemistryCavity ring-down spectroscopyAnalytical Chemistry (journal)LaserSpectroscopyRing laserInfraredInfrared spectroscopyAbsorption (acoustics)DiodeOpticsOptoelectronicsMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A near-infrared (NIR) continuous-wave-cavity ring-down spectrometry (CW-CRDS) device was developed with the goal of measuring seasonal changes in the isotopic composition of atmospheric CH4 on Earth and eventually on Mars. The system consisted of three distributed feedback laser diodes (DFB-LDs), two of which were tuned to the absorption line peaks of (12)CH4 and (13)CH4 at 6046.954 cm(-1) and 6049.121 cm(-1), respectively, and a third that measured the baseline at 6050.766 cm(-1). The multiple laser design improved the long-term stability of the system and increased the data acquisition rate. The acquisition frequency was further increased by utilizing a semiconductor optical amplifier (SOA) to initiate cavity ring-down events. The high repetition rate combined with the superhigh reflectivity mirrors yielded precise isotopic measurements in this NIR region, even though the line strengths of CH4 in this region are 200 times weaker than those of the strongest mid-IR absorption bands. The current system has a detection limit of 1.9 × 10(-12) cm(-1), corresponding to 10 pptv of CH4 at 100 Torr. For ambient air samples that contained 1.9 ppmv CH4, the δ(13)C of the CH4 was determined to be -48.7 ± 1.7‰ (1σ).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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