Technical note: CO <sub>2</sub> is not like CH <sub>4</sub> – limits of and corrections to the headspace method to analyse <i>p</i> CO <sub>2</sub> in fresh water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Headspace analysis of CO2 frequently has been used to quantify the concentration of CO2 in fresh water. According to basic chemical theory, not considering chemical equilibration of the carbonate system in the sample vials will result in a systematic error. By analysing the potential error for different types of water and experimental conditions, we show that the error incurred by headspace analysis of CO2 is less than 5 % for typical samples from boreal systems which have low alkalinity (< 900 µmol L−1), with pH < 7.5, and high pCO2 (> 1000 µatm). However, the simple headspace calculation can lead to high error (up to −300 %) or even impossibly negative values in highly undersaturated samples equilibrated with ambient air, unless the shift in carbonate equilibrium is explicitly considered. The precision of the method can be improved by lowering the headspace ratio and/or the equilibration temperature. We provide a convenient and direct method implemented in an R script or a JMP add-in to correct CO2 headspace results using separately measured alkalinity.
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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 | 0,015 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,076 |
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 ».