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Enregistrement W2886224793 · doi:10.1002/2017gc007187

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

2017· article· en· W2886224793 sur OpenAlexaff
Christopher M. Fisher, Chad Paton, D. Graham Pearson, C. K. Sarkar, Yan Luo, Daniel B. Tersmette, Thomas Chacko

Notice bibliographique

RevueGeochemistry Geophysics Geosystems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geochemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Melbourne
Mots-clésZirconGeologyLaser ablationSoftwareComputer scienceData reductionComputational scienceLaserAlgorithmMineralogyProcess engineeringData miningGeochemistryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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