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Enregistrement W4239989927 · doi:10.5194/amtd-8-1365-2015

A method for stable carbon isotope ratio and concentration measurements of ambient aromatic hydrocarbons

2015· preprint· en· W4239989927 sur OpenAlexfundaboutno aff
A. Kornilova, S. Moukhtar, M. Saccon, Lin Huang, W. Zhang, J. Rudolph

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCartridgeIsotope-ratio mass spectrometryThermal desorptionEnvironmental chemistryIsotopes of carbonCarbon fibersChemistryIsotope analysisAdsorptionGas chromatographyMass spectrometryDesorptionCombustionIsotopeAnalytical Chemistry (journal)Environmental scienceTotal organic carbonChromatographyMaterials scienceOrganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A technique for compound specific analysis of stable carbon isotope ratios and concentration of ambient volatile organic compounds (VOC) is presented. It is based on selective VOC sampling onto adsorbent filled cartridges by passing large volumes of air (up to 80 L) through the cartridge. The hydrocarbons are recovered by thermal desorption followed by two step cryogenic trapping and then are separated by gas chromatography in the laboratory. Once separated, individual VOC are subjected to online oxidation in a combustion interface and isotope ratio analysis by isotope ratio mass spectrometry. The method allows measurements of stable carbon isotope ratios of ambient aromatic VOC present in low pptV to ppbV levels with an accuracy of typically better than 0.5‰. The precision of concentration measurements is better than 10%. Examples of measurements conducted as part of a joint Environment Canada-York University (EC-YU) measurement campaign at a semi-rural location demonstrate that the ability to make accurate measurements in air with low VOC mixing ratios is important to avoid bias from an over-representation of samples that are strongly impacted by recent emissions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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