Continuous Flow–Double Purge and Trap Method for Preconcentrating Mercury in Large Volumes of Seawater for Stable Isotope Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) isotopes provide a useful tool to understand Hg sources and processes in the environment. The Hg isotopic composition of seawater remains poorly constrained due to the lack of an efficient method to process large volumes of low-Hg-concentration seawater samples. Here, we develop a continuous flow – double purge and trap device for the in situ preconcentration of Hg in seawater. This method yielded a good Hg recovery of 91.7 ± 3.3% ( n = 4, 1SD) for spiked seawater samples and gave reasonably similar Hg isotope ratios of NIST 8610, indicating a limited matrix effect and limited Hg isotope fractionation during processing of seawater. NIST 8610 δ 202 Hg (−0.55 ± 0.09‰, n = 4, 1SD) and Δ 199 Hg (0.07 ± 0.02‰, n = 4, 1SD) were similar to previously published data. The method was successfully applied to seawater collected from the Xiamen Bay and the South China Sea. The seawater samples showed a Hg recovery of 91.6 ± 5.4% ( n = 12, 1SD). Seawater Δ 199 Hg (−0.04 ± 0.05‰, n = 7, 1SD) in the Xiamen Bay was different from seawater Δ 199 Hg (0.05 ± 0.07‰, n = 5, 1SD) in the South China Sea, which implies distinct Hg sources to coastal and open ocean areas and highlights the robustness of our method in understanding the Hg isotopic composition of seawater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».