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
Notice bibliographique
Résumé
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 186 Os/ 188 Os results. We used analytical conditions previously highlighted to optimise precision, present a new flexible data processing protocol, and measured 184 Os intensities on a Faraday Cup equipped with an amplifier using a 10 12 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 184 Os/ 188 Os. This is probably due to uncertainties in measured amplifier gain factors, which are greater when using mixed arrays of 10 11 and 10 12 Ω resistors than when using 10 11 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 184 Os/ 188 Os measurement results are the most precise yet, yielding 184 Os/ 188 Os = 0.0013036 ± 0.0000007 (2 s , n = 38). Additionally, we average our data with published data to recommend the following isotope ratios for DROsS: 186 Os/ 188 Os = 0.1199319 ± 0.0000024, 187 Os/ 188 Os = 0.1609227 ± 0.0000022, 189 Os/ 188 Os = 1.219709 ± 0.000010, 190 Os/ 188 Os = 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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».