New technique for high-precision, simultaneous measurements of CH <sub>4</sub> , N <sub>2</sub> O and CO <sub>2</sub> concentrations; isotopic and elemental ratios of N <sub>2</sub> , O <sub>2</sub> and Ar; and total air content in ice cores by wet extraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Air in polar ice cores provides unique information on past climatic and atmospheric changes. We developed a new method combining wet extraction, gas chromatography and mass spectrometry for high-precision, simultaneous measurements of eight air components (CH4, N2O and CO2 concentrations; δ15N, δ18O, δO2∕N2 and δAr∕N2; and total air content) from an ice-core sample of ∼ 60 g. The ice sample is evacuated for ∼ 2 h and melted under vacuum, and the released air is continuously transferred into a sample tube at 10 K within 10 min. The air is homogenized in the sample tube overnight at room temperature and split into two aliquots for mass spectrometric and gas chromatographic measurements. Care is taken to minimize (1) contamination of greenhouse gases by using a long evacuation time, (2) consumption of oxygen during sample storage by a passivation treatment on sample tubes, and (3) fractionation of isotopic ratios with a long homogenization time for splitting. Precision is assessed by analyzing standard gases with artificial ice and duplicate measurements of the Dome Fuji and NEEM ice cores. The overall reproducibility (1 SD) of duplicate ice-core analyses are 3.2 ppb, 2.2 ppb and 2.9 ppm for CH4, N2O and CO2 concentrations; 0.006 ‰, 0.011 ‰, 0.09 ‰ and 0.12 ‰ for δ15N, δ18O, δO2∕N2 and δAr∕N2; and 0.63 mLSTP kg−1 for total air content, respectively. Our new method successfully combines the high-precision, small-sample and multiple-species measurements, with a wide range of applications for ice-core paleoenvironmental studies.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».