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Enregistrement W2790878930 · doi:10.1002/rcm.8099

New methods for measuring atmospheric heavy noble gas isotope and elemental ratios in ice core samples

2018· article· en· W2790878930 sur OpenAlexfundno aff
Bernhard Bereiter, Kenji Kawamura, Jeffrey P. Severinghaus

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilFonds Wetenschappelijk OnderzoekNatural Resources CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueKorea Polar Research InstituteAgence Nationale de la RechercheNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekInstitut Polaire Français Paul Emile VictorJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institute of Polar ResearchOffice of Polar ProgramsFonds De La Recherche Scientifique - FNRSSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésChemistryIce coreNoble gasIsotopeXenonKryptonFractionationAnalytical Chemistry (journal)Range (aeronautics)Environmental chemistryGeologyNuclear physicsClimatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale The global ocean constitutes the largest heat buffer in the global climate system, but little is known about its past changes. The isotopic and elemental ratios of heavy noble gases (krypton and xenon), together with argon and nitrogen in trapped air from ice cores, can be used to reconstruct past mean ocean temperatures (MOTs). Here we introduce two successively developed methods to measure these parameters with a sufficient precision to provide new constraints on past changes in MOT. Methods The air from an 800‐g ice sample – containing roughly 80 mL STP air – is extracted and processed to be analyzed on two independent dual‐inlet isotope ratio mass spectrometers. The primary isotope ratios (δ 15 N, δ 40 Ar and δ 86 Kr values) are obtained with precisions in the range of 1 per meg (0.001‰) per mass unit. The three elemental ratio values δKr/N 2 , δXe/N 2 and δXe/Kr are obtained using sequential (non‐simultaneous) peak‐jumping, reaching precisions in the range of 0.1–0.3‰. Results The latest version of the method achieves a 30% to 50% better precision on the elemental ratios and a twofold better sample throughput than the previous one. The method development uncovered an unexpected source of artefactual gas fractionation in a closed system that is caused by adiabatic cooling and warming of gases (termed adiabatic fractionation) – a potential source of measurement artifacts in other methods. Conclusions The precisions of the three elemental ratios δKr/N 2 , δXe/N 2 and δXe/Kr – which all contain the same MOT information – suggest smaller uncertainties for reconstructed MOTs (±0.3–0.1°C) than previous studies have attained. Due to different sensitivities of the noble gases to changes in MOT, δXe/N 2 provides the best constraints on the MOT under the given precisions followed by δXe/Kr, and δKr/N 2 ; however, using all of them helps to detect methodological artifacts and issues with ice quality.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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