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Enregistrement W3010436374 · doi:10.1002/jms.4511

A simple method for rapid calibration of faraday and ion‐counting detectors on movable multicollector mass spectrometers

2020· article· en· W3010436374 sur OpenAlexaff
Donald W. Davis

Notice bibliographique

RevueJournal of Mass Spectrometry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDetectorCalibrationChemistryFaraday cupDead timeFaraday cageMass spectrometryOpticsAnalytical Chemistry (journal)IonElectron multiplierPhotomultiplierComputational physicsPhysicsChromatographyMagnetic fieldIon beam

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methods are presented for rapid determination of relative efficiencies of Faraday cups in a multicollector array with movable cups and of Daly or electron multiplier detector dead time and gain values. The Faraday calibration approach is based on measuring the same isotopic ratio in two sequences with different collector configurations having one collector in common. Changes in thermal fractionation during the two measurement sequences are monitored using the same two collectors. Since the relative efficiencies are determined by measuring the same ratio in different cups corrected for time-dependent changes in fractionation, it is unnecessary to use a standard of known composition and calculations are simple, not requiring the solution of multiple equations. Determination of dead time and gain values for a Daly detector are shown based on multidynamic measurements of masses 207, 206, and 208 from Pb standard SRM982 in two sequences consisting of L1-Daly-H1 and Daly-H1-H2. This provides two equations that can be solved for Daly dead time and gain. This method uses static measurements and is therefore insensitive to signal instability. It also does not require use of a standard of known isotopic composition. The potential of using known cup efficiencies to help determine absolute isotopic abundances is discussed.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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