Some considerations in the reconstruction of lead levels using laser ablation: lessons from the design stage of dendrochemistry study, St.John's, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Study of soils in St. John’s, Canada showed elevated Pb levels representing a potential ex-posure risk for young children. Old trees growing in the city present a potential annually-resolved record of Pb levels over past centuries that provides important temporal and spatial dimensions to Pb exposure risk assessment. This paper reports the results of our analytical tests to develop a fast, relia-ble and cost-efficient method using laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry (LA-ICP-MS) for measuring Pb concentration in annual tree rings from available tree species. Our tests focused on approaches to sample preparation as they affect the laser ablation process, the relative merits of the ablation sampling method, and the response of our available tree species, which have contrasting wood structures, to laser ablation. The range of annual Pb concentrations (ppm) measured for each of the study species were as follows: spruce (0.18–6.42); elm (0.12–7.91); and horse chestnut (0.40–14.09). Our results demonstrate that the cutting procedure for preparing tree cores produced the most consistent Pb concentrations of the three methods, although they each displayed problematic anomalies. The selection of the best laser ablation technique appears to be highly dependent on study species and goals. In general, spot analysis permits detailed and targeted studies of tree-ring struc-tures, but requires careful sampling attention for species with complex wood anatomy. The line scan method is ideal for reconstructing annually resolved element concentrations from trees and to some degree mitigates the complicating issue of intra-ring variability. Horse chestnut was determined to be the best of the available tree species because it exhibited a good response to laser ablation and pro-duced the lowest intra-ring variations in Pb concentration.
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 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 | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».