δ 15 N values of atmospheric N species simultaneously collected using sector-based samplers distant from sources – Isotopic inheritance and fractionation
Notice bibliographique
Résumé
The nitrogen isotope ratios (δ15N) of atmospheric N species are commonly suggested as indicators of N emission sources. Therefore, numerous research studies have developed analytical methodologies and characterized primary (gases) and secondary emission products (mostly precipitation and aerosols) from various emitters. These previous studies have generally collected either reduced or oxidized N forms, and sampled them separately prior to determining their δ15N values. Distinctive isotopic signals have been reported for emissions from various sources, and seasonality of the δ15N values has been frequently attributed to shifts in relative contributions from sources with different isotopic signals. However, theoretical concepts suggest that temperature effects on isotopic fractionation may also affect the δ15N values of atmospheric reaction products. Here we use a sector-based multi-stage filter system to simultaneously collect seven reduced and oxidized N species downwind from five different source types in Alberta, Canada. We report δ15N values obtained with a state-of-the-art gold-furnace pre-concentrator online with an isotope ratio mass spectrometer (IRMS) to provide representative results even for oxidized-N forms. We find that equilibrium isotope effects and their temperature dependence play significant roles in determining the δ15N values of the secondary emission products. In the end, seasonal δ15N changes here are mainly caused by temperature effects on fractionation, and the δ15N values of only two N species from one source type can be retained as potential fingerprints of emissions.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».