Copper Isotopic Analysis in Geological and Biological Reference Materials by MC‐ICP‐MS
Notice bibliographique
Résumé
The characterisation of relative copper isotope amount ratios (δ65Cu) helps constrain a variety of geochemical processes occurring in the geosphere, biosphere and hydrosphere. The accurate and precise determination of δ65Cu in matrix reference materials is crucial in the effort to validate measurement methods. With the goal of expanding the number and variety of available geological and biological materials, we have characterised the δ65Cu values of ten reference materials by MC‐ICP‐MS using C‐SSBIN model for mass bias correction. SGR‐1b (Green River shale), DOLT‐5 (dogfish liver), DORM‐4 (fish protein), TORT‐3 (lobster hepatopancreas), MESS‐4 (marine sediment) and PACS‐3 (marine sediment) have for the first time been characterised for δ65Cu. Additionally, four reference materials (with published δ65Cu values) have been characterised: BHVO‐1 (Hawaiian basalt), BIR‐1 (Icelandic basalt), W‐2a (diabase) and Seronorm™ Trace Elements Serum L‐1 (human serum). The reference materials measured in this study possess complex and varied matrices with copper mass fractions ranging from 1.2 µg g−1 to 497 µg g−1 and δ65Cu values ranging from −0.20‰ to 0.52‰ with a mean expanded uncertainty of ± 0.07‰ (U, k = 2), covering much of the natural copper isotope variability observed in the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».