Data Reduction of Laser Ablation Split‐Stream (LASS) Analyses Using Newly Developed Features Within Iolite: With Applications to Lu‐Hf + U‐Pb in Detrital Zircon and Sm‐Nd +U‐Pb in Igneous Monazite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A robust platform to view and integrate multiple data sets collected simultaneously is required to realize the utility and potential of the Laser Ablation Split‐Stream (LASS) method. This capability, until now, has been unavailable and practitioners have had to laboriously process each data set separately, making it challenging to take full advantage of the benefits of LASS. We describe a new program for handling multiple mass spectrometric data sets collected simultaneously, designed specifically for the LASS technique, by which a laser aerosol is been split into two or more separate “streams” to be measured on separate mass spectrometers. New features within Iolite ( https://iolite-software.com ) enable the capability of loading, synchronizing, viewing, and reducing two or more data sets acquired simultaneously, as multiple DRSs (data reduction schemes) can be run concurrently. While this version of Iolite accommodates any combination of simultaneously collected mass spectrometer data, we demonstrate the utility using case studies where U‐Pb and Lu‐Hf isotope composition of zircon, and U‐Pb and Sm‐Nd isotope composition of monazite were analyzed simultaneously, in crystals showing complex isotopic zonation. These studies demonstrate the importance of being able to view and integrate simultaneously acquired data sets, especially for samples with complicated zoning and decoupled isotope systematics, in order to extract accurate and geologically meaningful isotopic and compositional data. This contribution provides instructions and examples for handling simultaneously collected laser ablation data. An instructional video is also provided. The updated Iolite software will help to fully develop the applications of both LASS and multi‐instrument mass spectrometric measurement capabilities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».