Combining Denitrifying Bacteria and Laser Spectroscopy for Isotopic Analyses (δ<sup>15</sup>N, δ<sup>18</sup>O) of Dissolved Nitrate
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel approach for nitrogen (δ(15)N) and oxygen (δ(18)O) isotopic analysis of nitrate in water based on the isotopic analysis of N2O produced from the conversion of NO3(-) by cultured denitrifying bacteria and off-axis integrated cavity output spectroscopy (OA-ICOS). The headspace N2O was manually injected into an OA-ICOS isotopic N2O laser analyzer through a syringe septum port. Sample analysis time was ∼300 s. The use of OA-ICOS technology yields accurate and precise δ(15)N and δ(18)O results for dissolved nitrate samples when nonlinearity issues are considered. This new isotope analytical technique thus improves the isotopic analysis of nitrates by (i) providing accurate measurements of δ(15)N and δ(18)O without preconcentration, (ii) eliminating interferences by other gas substances (i.e., H2O and CO2), and (iii) reducing extensive maintenance and costs of isotope ratio mass spectrometers (IRMS). This approach will greatly streamline the identification and quantification of nitrate sources in aquatic systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».