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Enregistrement W3160808453 · doi:10.3389/fchem.2021.689873

Editorial: “Metal Isotope Analytical Chemistry for Geological and Environmental Sample”

2021· editorial· en· W3160808453 sur OpenAlexaff
Chao-Feng Li, Zhaochu Hu, Lu Yang, Gangjian Wei

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Chemistry · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsotope analysisRadiogenic nuclideEarth scienceIsotope geochemistryGeochronologyAccelerator mass spectrometryIsotopeStable isotope ratioEnvironmental chemistryChemistryGeochemistryAnalytical Chemistry (journal)GeologyMass spectrometryPhysicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inorganic mass spectrometry plays a central role in the determination of isotopic compositions of metals in geological materials, as it is evident from the increasing number of publications in geoscience and environmental science. The isotopic analysis of both traditional radiogenic isotopes (Sr, Nd, Pb, Os etc.,) and stable isotopes (Li, Mg, Ca, Cr, Fe, Cu, Zn etc.,) is crucial in isotope geochemistry and geochronology. High precision analytical techniques based on TIMS, MC-ICP-MS, SIMS and LA-ICP-MS have been greatly driving the rapid developments in geoscience and environmental science over the past half century. Six papers are published in this special issue, and we regret that many other excellent manuscripts were not included due to the limitation of the number of pages available for this special issue. We are pleased to see novel and precise analytical methods developed for the isotopic analyses of Cu, Li and Sr, and the release of several new CRMs for Cu and Sr isotopic compositions for in situ analysis in this special issue. We thank all authors who have contributed to the one review article and five original research articles, presented in this special issue. We appreciate all reviewers’ efforts to maintain the high quality of reviewing process for these papers. We hope that you would enjoy reading this collection of articles.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0090,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,019

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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