MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4230509462 · doi:10.1017/s0033822200048542

Extraneous Carbon Assessments in Radiocarbon Measurements of Black Carbon in Environmental Matrices

2013· article· en· W4230509462 sur OpenAlexaff
Alysha I. Coppola, Lori A. Ziolkowski, Ellen R. M. Druffel

Notice bibliographique

RevueRadiocarbon · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCarbon blackCarbon fibersRadiocarbon datingChemistryAnalytical Chemistry (journal)Environmental scienceEnvironmental chemistryMineralogyMathematicsArchaeologyOrganic chemistryAlgorithmGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extraneous carbon (C ex ) added during chemical processing and isolation of black carbon (BC) in environmental matrices was quantified to assess its impact on compound specific radiocarbon analysis (CSRA). Extraneous carbon is added during the multiple steps of BC extraction, such as incomplete removal of solvents, and carbon bleed from the gas chromatographic and cation columns. We use 2 methods to evaluate the size and Δ 14 C values of C ex in BC in ocean sediments that require additional pretreatment using a cation column with the benzene polycarboxylic acid (BPCA) method. First, the direct method evaluates the size and Δ 14 C value of C ex directly from the process blank, generated by processing initially empty vials through the entire method identically to the treatment of a sample. Second, the indirect method quantifies C ex as the difference between processed and unprocessed (bulk) Δ 14 C values in a variety of modern and 14 C-free or “dead” BC standards. Considering a suite of hypothetical marine sedimentary samples of various sizes and Δ 14 C values and BC Ring Trial standards, we compare both methods of corrections and find agreement between samples that are >50 μg C. Because C ex can profoundly influence the measured Δ 14 C value of compound specific samples, we strongly advocate the use of multiple types of process standards that match the sample size to assess C ex and investigate corrections throughout extensive sample processing.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRadiocarbonMême sujetIsotope Analysis in EcologyTravaux en français237 207