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Enregistrement W4246326352 · doi:10.5194/hess-2018-128

Inter-laboratory comparison of cryogenic water extractionsystems for stable isotope analysis of soil water

2018· preprint· en· W4246326352 sur OpenAlexaboutno aff
Natalie Orlowski, Lutz Breuer, Nicolas Angeli, Pascal Boeckx, Christophe Brumbt, Craig Cook, Maren Dubbert, Jens Dyckmans, Barbora Gallagher, Benjamin Gralher, Barbara Herbstritt, Pedro Hervé‐Fernández, Christophe Hissler, Paul Koeniger, Arnaud Legout, Chandelle Joan Macdonald, Carlos Oyarzún, Regine Redelstein, Christof Seidler, Rolf Siegwolf, Christine Stumpp, Simon Thomsen, Markus Weiler, Christiane Werner, Jeffrey J. McDonnell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterExtraction (chemistry)Soil testEnvironmental scienceWater extractionGroundwaterEnvironmental chemistryStable isotope ratioGravimetric analysisIsotope analysisChemistryHydrology (agriculture)Soil scienceEcologyGeologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. For more than two decades, research groups in hydrology, ecology, soil science and biogeochemistry have performed cryogenic water extractions for the analysis of δ2H and δ18O of soil water. Recent studies have shown that extraction conditions (time, temperature, and vacuum) along with physicochemical soil properties may affect extracted soil water isotope results. Here we present results from the first worldwide round robin laboratory intercomparison. We test the null hypothesis that with identical soils, standards, extraction protocols and isotope analyses, cryogenic extractions across all laboratories are identical. Two ‘standard soils’ with different physicochemical characteristics along with deionized reference water of known isotopic composition, were shipped to 16 participating laboratories. Participants oven-dried and rewetted the soils to 8 % and 20 % gravimetric water content, using the deionized reference water. One batch of soil samples was extracted via pre-defined extraction conditions (time, temperature, and vacuum) identical to all laboratories; the second batch was extracted via conditions considered routine in the respective laboratory. All extracted water samples were analyzed for δ18O and δ2H by the lead laboratory (Global Institute for Water Security, GIWS, Saskatoon, CA) using both a laser and an isotope ratio mass spectrometer (OA-ICOS and IRMS, respectively). We rejected the null hypothesis. Our results showed large differences in retrieved isotopic signatures among participating laboratories linked to soil type and soil water content with mean differences to the reference water ranging from +18.1 ‰ to −108.4 ‰ for δ2H and +11.8 ‰ to −14.9 ‰ for δ18O across all laboratories. In addition, differences were observed between OA-ICOS and IRMS isotope data. These were related to spectral interferences during OA-ICOS analysis that are especially problematic for the clayey loam soils used. While the types of cryogenic extraction lab construction varied from manifold systems to single chambers, no clear trends between system construction, applied extraction conditions, and extraction results were found. Rather, differences between isotope results were influenced by interactions between multiple factors (soil type and properties, soil water content, system setup, extraction efficiency, extraction system leaks, and each lab’s internal accuracy). Our results question the usefulness of cryogenic extraction as a standard for water extraction since results are not comparable across laboratories. This suggests that defining any sort of standard extraction procedure applicable across laboratories is challenging. Laboratories might have to establish calibration functions for their specific extraction system for each natural soil type, individually.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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