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Enregistrement W4387877189 · doi:10.1111/ggr.12532

Probing the <scp><sup>186</sup>Os</scp>/<scp><sup>188</sup>Os</scp> Precision Barrier: New Recommended Values for the <scp>DROsS</scp> Reference Material and an Assessment of Mixed 10<sup>11</sup> and 10<sup>12</sup> Ω Amplifier Arrays

2023· article· en· W4387877189 sur OpenAlexaff
Pedro Waterton, Sarah Woodland, G. Pearson, Simon Hansen Serre, Kristoffer Szilas

Notice bibliographique

RevueGeostandards and Geoanalytical Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCarlsbergfondet
Mots-clésChemistryRadiochemistryMineralogyAnalytical Chemistry (journal)Nuclear chemistryEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present high precision negative ion thermal ionisation mass spectrometry (N‐TIMS) Os isotope measurement results for the DROsS isotope reference material (iCRM), to investigate the limits on the precision of TIMS‐based 186Os/188Os results. We used analytical conditions previously highlighted to optimise precision, present a new flexible data processing protocol, and measured 184Os intensities on a Faraday Cup equipped with an amplifier using a 1012 Ω resistor. Despite a measurement procedure that minimised uncertainty contributions from counting statistics and Johnson‐Nyquist noise, the intermediate measurement precision of our approach does not significantly improve on previous high precision Os isotope measurements, with the exception of 184Os/188Os. This is probably due to uncertainties in measured amplifier gain factors, which are greater when using mixed arrays of 1011 and 1012 Ω resistors than when using 1011 Ω resistors alone, though Faraday Cup deterioration could also contribute. We propose that multi‐dynamic Os isotope measurements could largely eliminate both of these uncertainties. Our 184Os/188Os measurement results are the most precise yet, yielding 184Os/188Os = 0.0013036 ± 0.0000007 (2s, n = 38). Additionally, we average our data with published data to recommend the following isotope ratios for DROsS: 186Os/188Os = 0.1199319 ± 0.0000024, 187Os/188Os = 0.1609227 ± 0.0000022, 189Os/188Os = 1.219709 ± 0.000010, 190Os/188Os = 1.983793 ± 0.000011.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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