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Enregistrement W2793937506 · doi:10.5194/hess-22-3619-2018

Inter-laboratory comparison of cryogenic water extraction systems for stable isotope analysis of soil water

2018· article· en· W2793937506 sur OpenAlexafffundabout
Natalie Orlowski, Lutz Breuer, Nicolas Angeli, Pascal Boeckx, Christophe Brumbt, Craig S. Cook, Maren Dubbert, Jens Dyckmans, Barbora Gallagher, Benjamin Gralher, Barbara Herbstritt, Pedro Hervé‐Fernández, Christophe Hissler, Paul Koeniger, Arnaud Legout, Chandelle Joan Macdonald, Carlos Oyarzún, Regine Redelstein, Christof Seidler, Rolf Siegwolf, Christine Stumpp, Simon Thomsen, Markus Weiler, Christiane Werner, Jeffrey J. McDonnell

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésSoil waterEnvironmental scienceSoil testExtraction (chemistry)Water extractionGroundwaterStable isotope ratioEnvironmental chemistryIsotope analysisGravimetric analysisHydrology (agriculture)ChemistrySoil scienceGeologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. For more than two decades, research groups in hydrology, ecology, soil science, and biogeochemistry have performed cryogenic water extractions (CWEs) for the analysis of δ2H and δ18O of soil water. Recent studies have shown that extraction conditions (time, temperature, and vacuum) along with physicochemical soil properties may affect extracted soil water isotope composition. Here we present results from the first worldwide round robin laboratory intercomparison. We test the null hypothesis that, with identical soils, standards, extraction protocols, and isotope analyses, cryogenic extractions across all laboratories are identical. Two standard soils with different physicochemical characteristics along with deionized (DI) reference water of known isotopic composition were shipped to 16 participating laboratories. Participants oven-dried and rewetted the soils to 8 and 20 % gravimetric water content (WC), using the deionized reference water. One batch of soil samples was extracted via predefined extraction conditions (time, temperature, and vacuum) identical to all laboratories; the second batch was extracted via conditions considered routine in the respective laboratory. All extracted water samples were analyzed for δ18O and δ2H by the lead laboratory (Global Institute for Water Security, GIWS, Saskatoon, Canada) using both a laser and an isotope ratio mass spectrometer (OA-ICOS and IRMS, respectively). We rejected the null hypothesis. Our results showed large differences in retrieved isotopic signatures among participating laboratories linked to soil type and soil water content with mean differences compared to the reference water ranging from +18.1 to −108.4 ‰ for δ2H and +11.8 to −14.9 ‰ for δ18O across all laboratories. In addition, differences were observed between OA-ICOS and IRMS isotope data. These were related to spectral interferences during OA-ICOS analysis that are especially problematic for the clayey loam soils used. While the types of cryogenic extraction lab construction varied from manifold systems to single chambers, no clear trends between system construction, applied extraction conditions, and extraction results were found. Rather, observed differences in the isotope data were influenced by interactions between multiple factors (soil type and properties, soil water content, system setup, extraction efficiency, extraction system leaks, and each lab's internal accuracy). Our results question the usefulness of cryogenic extraction as a standard for water extraction since results are not comparable across laboratories. This suggests that defining any sort of standard extraction procedure applicable across laboratories is challenging. Laboratories might have to establish calibration functions for their specific extraction system for each natural soil type, individually.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations142
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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