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Enregistrement W2940563241 · doi:10.1002/rcm.8470

<sup>17</sup> O‐excess as a detector for co‐extracted organics in vapor analyses of plant isotope signatures

2019· article· en· W2940563241 sur OpenAlexaff
Magali F. Nehemy, Cody Millar, Kim Janzen, Marcel Gaj, Dyan Pratt, Colin P. Laroque, Jeffrey J. McDonnell

Notice bibliographique

RevueRapid Communications in Mass Spectrometry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental chemistryIsotopeDetectorAnalytical Chemistry (journal)RadiochemistryChemistryEnvironmental sciencePhysicsNuclear physicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale The stable isotope compositions of hydrogen and oxygen in water (δ 2 H and δ 18 O values) have been widely used to investigate plant water sources, but traditional isotopic measurements of plant waters are expensive and labor intensive. Recent work with direct vapor equilibration (DVE) on laser spectroscopy has shown potential to side step limitations imposed by traditional methods. Here, we evaluate DVE analysis of plants with a focus on spectral contamination introduced by organic compounds. We present 17 O‐excess as a way of quantifying organic compound interference in DVE. Methods We performed isotopic analysis using the δ 2 H, δ 18 O and δ 17 O values of water on an Off‐Axis Integrated Cavity Output Spectroscopy (IWA‐45EP OA‐ICOS) instrument in vapor mode. We used a set of methanol (MeOH) and ethanol (EtOH) solutions to assess errors in isotope measurements. We evaluated how organic compounds affect the 17 O‐excess. DVE was used to measure the isotopic signatures in natural plant material from Pinus banksiana , Picea mariana , and Larix laricina , and soil from boreal forest for comparison with solutions. Results The 17 O‐excess was sensitive to the presence of organic compounds in water. 17 O‐excess changed proportionally to the concentration of MeOH per volume of water, resulting in positive values, while EtOH solutions resulted in smaller changes in the 17 O‐excess. Soil samples did not show any spectral contamination. Plant samples were spectrally contaminated on the narrow‐band and were enriched in 1 H and 16 O compared with source water. L. laricina was the only species that did not show any evidence of spectral contamination. Xylem samples that were spectrally contaminated had positive 17 O‐excess values. Conclusions 17 O‐excess can be a useful tool to identify spectral contamination and improve DVE plant and soil analysis in the laboratory and in situ . The 17 O‐excess flagged the presence of MeOH and EtOH. Adding measurement of δ 17 O values to traditional measurement of δ 2 H and δ 18 O values may shed new light on plant water analysis for source mixing dynamics using DVE.

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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations37
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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