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Enregistrement W4400988640 · doi:10.1111/ggr.12578

Detection of Inconsistencies in Isotope Ratios Certified in the Isotopic Primary Standards for Copper, Zinc and Nickel

2024· article· en· W4400988640 sur OpenAlexafffund
Juris Meija, Juan He, Brad Methven, Zoltán Mester, Lu Yang

Notice bibliographique

RevueGeostandards and Geoanalytical Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaSichuan University
Mots-clésIsotopeCertified reference materialsIsotope dilutionNickelZincChemistryAnalytical Chemistry (journal)RadiochemistryMass spectrometryEnvironmental chemistryDetection limitNuclear physicsPhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calibrated isotope ratio measurements underpin numerous areas of scientific enquiry. Isotope measurement results rely on reference materials in order to correct instrumental isotopic fractionation, a bias induced by all mass spectrometers. The reference values assigned to these materials are typically obtained using gravimetric mixtures of separated isotopes but such experiments are costly and thus rarely cross‐examined. Here we advance the concept of linking measurements of various isotope systems to provide a cost‐effective way to assess the reliability of the values assigned to isotopic primary standards. Using MC‐ICP‐MS, we apply this workflow to examine the consistency of a couple of long‐standing isotopic primary standards of copper, nickel and zinc. Our measurement results of the reference materials that define the isotope ratios and consequently the atomic weights of zinc and nickel, A r (Zn, IRMM‐3702) = 65.3604 ± 0.0023 (95% confidence interval) and A r (Ni, NIST SRM 986) = 58.6979 ± 0.0010 (95% confidence interval), show zinc to be 15‐sigma lighter and nickel 16‐sigma heavier than their certified values. These discrepancies are suggestive of a wider reproducibility crisis surrounding isotopic standards and a further cross‐examination of isotope ratios associated with primary reference materials is likely to identify yet‐unrecognised biases for many other elements of the Periodic Table leading to improvements of the overall reliability of research conclusions that relies on them.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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