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Enregistrement W4392758900 · doi:10.5194/egusphere-egu24-13866

Laser absorption spectroscopy-based ultraportable analyzer for δ18O and δ2H in water.

2024· preprint· en· W4392758900 sur OpenAlexaff
Akshay Nataraj, Susan L. Fortson, Frédéric Despagne, Julio Lobo Neto, Doug Baer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensABB (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrum analyzerSpectroscopyAbsorption (acoustics)LaserAbsorption spectroscopyAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceChemistryOpticsPhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stable isotope analysis of water 2H2O and H218O are powerful tracers to understand the different hydrological processes like ecohydrological processes, and hydroclimatic processes [1]. The measurement of δ2H and δ18O in water samples using laser-based absorption techniques is adopted increasingly in hydrologic and environmental studies. In contrast to the conventional Isotope ratio mass spectrometry (IRMS) technique, optical absorption spectroscopic techniques allow the realization of isotopologue-specific, non-destructive, and compact spectrometers with short analysis times with high-precision capabilities.ABB’s ultraportable water analyzers are compact, portable field-deployable laser spectrometers capable of making continuous, high-frequency measurements of δ18O and δ2H from multiple water sources. The instrument is based on Off-Axis Integrated Cavity Output Spectroscopy (OA-ICOS) technique [2]. These analyzers are capable of measuring liquid water (GLA132-LWIA) or vapor (GLA132-WVIA). They are rugged and designed to handle both natural and isotopically enriched water samples. Users can leverage the precision and speed of the GLA132-LWIA by coupling it with a portable auto-injector to perform automated, unattended injection patterns on multiple samples.An important asset of this innovative approach based on OA-ICOS technology coupled with the portable auto-injector technology is its sample throughput, which allows one to measure approximately 90 samples a day corresponding to 720 injections each with a sample volume of 0.5 µL per injection per day. The precision (1σ) achieved corresponds to 0.6 ‰ for δ2H and 0.2 ‰ for δ18O. The analyzer’s ease of use, field portability, durability, and high throughput make it an excellent choice for reliable, high-performance measurement of freshly collected samples in the field, thereby opening a plethora of applications to understand the different processing governing the earth’s climate.[1] Tian, C.,et al., Sci Rep 8, 6712 (2018). https://doi.org/10.1038/s41598-018-25102-7[2] A. O’Keefe, et al., Chemical Physics Letters, vol. 307, no. 5, pp. 343–349, Jul. 1999, doi: 10.1016/S0009-2614(99)00547-3.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0160,006

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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