Detection of Inconsistencies in Isotope Ratios Certified in the Isotopic Primary Standards for Copper, Zinc and Nickel
Notice bibliographique
Résumé
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, Ar(Zn, IRMM‐3702) = 65.3604 ± 0.0023 (95% confidence interval) and Ar(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.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».