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Enregistrement W2441994159 · doi:10.1021/acs.est.6b01124

Correcting Laser-Based Water Stable Isotope Readings Biased by Carrier Gas Changes

2016· article· en· W2441994159 sur OpenAlexaff
Benjamin Gralher, Barbara Herbstritt, Markus Weiler, Leonard I. Wassenaar, Christine Stumpp

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesHelmholtz-Gemeinschaft
Mots-clésIsotopeStable isotope ratioSpectrum analyzerLaserChemistryEnvironmental scienceAnalytical Chemistry (journal)Mass spectrometryEnvironmental chemistryNuclear physicsOpticsPhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, laser-based water stable isotope spectrometers have become popular as they enable previously impossible approaches of environmental observations. Consequently, they have been subjected to increasingly heterogeneous atmospheric conditions. However, there is still a severe lack of data on the impact of nonstandardized gas matrices on analyzer performances. Against this background, we investigated the influence of changing proportions of N2, O2, and CO2 in the carrier gas on the isotope measurements of a typical laser-based water stable isotope analyzer (Picarro L2120-i). We combined environmentally relevant mixtures of N2, O2, and CO2 with referenced, flash-evaporated water and found that isotope readings of the same water were altered by up to +14.57‰ for δ(18)O and -35.9‰ for δ(2)H. All tested relationships between carrier gas changes and respective isotope readings were strongly linearly correlated (R(2) > 0.99). Furthermore, an analyzer-measured variable allowed for reliable postcorrection of the biased isotope readings, which we additionally tested on field data. Our findings are of importance for environmental data obtained by analyzers based on the same technology. They are relevant for assays where inconsistent gas matrices or a mismatch in this regard between unknown and reference analyses cannot be excluded, which is in particular common when investigating the soil-vegetation-atmosphere continuum.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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