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Enregistrement W4322001698 · doi:10.5194/egusphere-egu23-11860

A new UV-Oxidation set up for AMS radiocarbon analysis for small dissolved organic carbon in marine and fresh water samples

2023· preprint· en· W4322001698 sur OpenAlexaboutno aff
Negar Haghipour, Maarten Lupker, Lukas Wacker, Margot E. White, Lisa Bröder, Timothy I. Eglinton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonCarbon fibersAccelerator mass spectrometryExtraction (chemistry)ChemistryEnvironmental chemistryAnalytical Chemistry (journal)Mass spectrometryMaterials scienceChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiocarbon measurements of dissolved organic carbon (DOC) can give us valuable information about origin and age of DOC, a major, yet little understood component in the global carbon cycle. One way to measure DOC in water is to remove dissolved inorganic carbon first, oxidize organic carbon with UV irradiation and ultimately analyses the formed inorganic CO2 for 14C. The main challenge of UV-Oxidation (UVox) methods is to extract the typically low concentrations of DOC with low blanks required for relatively high precision 14C measurements. A disadvantage of currently used UVox methods is that only one sample can be oxidized in a laborious process at the same time in large volume. Here we present a UV-Oxidation system where up to 12 water samples can be oxidized simultaneously in 12 separate quartz reactors arranged around a single UV lamp in a compact setup. The simple setup further uses helium instead of vacuum typically used by conventional extraction lines to speed up the extraction of the formed CO2 after oxidation. The key improvements of the new UVox setup are: 1) Reduced amount of water needed (30- 60 ml) as samples are measured for 14C with the Micadas gas ion source., 2) UV oxidation efficiency for standards is high (96%), 3) No KI trap is needed, 4) Required time for sample preparation of up to 12 samples is 4-6 h, 5) combined the CO2 from different reactors to one trap.  We obtained 2.6 ± 0.6 µgC with F14C= 0.27±0.05 for processing blank.  We will present the first measurments of DOC samples from Swiss lakes, Canadian Beaufort Sea and the reproducibility of the line.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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