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Enregistrement W4389990225 · doi:10.1016/j.chemgeo.2023.121895

Multi-phase quantitative compositional mapping by LA-ICP-MS: Analytical approach and data reduction protocol implemented in XMapTools

2023· article· en· W4389990225 sur OpenAlexaff
Thorsten Markmann, Pierre Lanari, Francesca Piccoli, Thomas Pettke, Renée Tamblyn, Mahyra Tedeschi, Mona Lueder, Barbara E. Kunz, Nicolas Riel, Joshua Laughton

Notice bibliographique

RevueChemical Geology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilHorizon 2020National Science FoundationEuropean Research CouncilConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPlagioclaseGeologyBiotiteCalibrationMineralogyElectron microprobeQuartz

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mapping of trace element signatures is an expanding tool in geoscience and material sciences, which allows the study of solid materials, and processes that may not be captured by major elements. Developments in laser-ablation inductively-coupled-plasma mass-spectrometry (LA-ICP-MS) capabilities in the last decade now provide the necessary spatial resolution for in situ element mapping. The acquisition of two-dimensional, fully quantitative and geologically meaningful data with LA-ICP-MS is still a challenging task, and a particular obstacle is the calibration of inhomogeneous phases, such as chemically zoned minerals. This work presents a novel approach to data reduction and image generation for multi-element mapping employing LA-ICP- quadrupole MS (LA-ICP-QMS), implemented in the free and open-source software XMapTools. Three geological applications are presented to illustrate the benefits of the procedures. Garnet from an eclogitic sample (Latto Hills, Togo) and plagioclase, k-feldspar, biotite from a migmatite sample (El Oro Complex, Ecuador) were mapped multiple times at different spatial resolutions to test the calibration quality and chemical detection capabilities. Rutile in a metapelite sample (Val Malenco, Italian Alps) was mapped, and Zr-in-rutile thermometry shows a temperature range of 510 to 550 °C within a single grain. The accuracy of the LA-ICP-MS method was verified by comparison with zoned major and minor element maps (garnet, plagioclase) and Ti-in-biotite geothermometry maps obtained by electron probe microanalysis (EPMA). A spatial resolution of up to 5 μm is achieved with LA-ICP-QMS, which is similar to the resolution reported for LA-ICP time-of-flight mass spectrometry (LA-ICP-TOFMS), albeit at significantly lower acquisition speed. Maps with lower spatial resolution offer better chemical detection power as demonstrated by lower per-pixel limit of detection (LOD) map calculation. Moreover, such maps are also recorded faster. The pixel allocation strategy and the instrumental conditions also have a direct impact on map quality. We recommend that maps are interpolated to square pixels, where a pixel consists of multiple sweeps to gain an improved detection power. Benchmarks using an emulated LA-ICP-MS mapping show that the spot size, together with scan direction, can lead to a shift in composition depending on the feature size of chemical patterns. This is verified by mapping a thin <50 μm annulus in garnet visible in REE and such compositional shifts can have a significant impact on e.g., diffusion modelling. The new software solution provides a multi-standard and variable composition calibration of LA-ICP-MS maps with single pixel LOD filtering at 95% confidence, allowing the user to quantify inhomogeneous materials of major and trace elements simultaneously with improved accuracy.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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