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Enregistrement W4402277205 · doi:10.1002/lom3.10646

Assessment of a pH optode for oceanographic moored and profiling applications

2024· article· en· W4402277205 sur OpenAlexfundno aff
Taylor Wirth, Yuichiro Takeshita, Benjamin Davis, Ellen Park, Irene Hu, Christine L. Huffard, Kenneth S. Johnson, David Nicholson, Christoph Staudinger, Joseph K. Warren, Todd R. Martz

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityDivision of Ocean SciencesMcGill UniversityDavid and Lucile Packard FoundationNational Science Foundation
Mots-clésOptodeProfiling (computer programming)OceanographyEnvironmental scienceChemistryComputer scienceGeologyBiochemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As global ocean monitoring programs and marine carbon dioxide removal methods expand, so does the need for scalable biogeochemical sensors. Currently, pH sensors are widely used to measure the ocean carbonate system on a variety of autonomous platforms. This paper assesses a commercially available optical pH sensor (optode) distributed by PyroScience GmbH for oceanographic applications. Results from this study show that the small, solid‐state pH optode demonstrates a precision of 0.001 pH and relative accuracy of 0.01 pH using an improved calibration routine outlined in the manuscript. A consistent pressure coefficient of 0.029 pH/1000 dbar is observed across multiple pH optodes tested in this study. The response time is investigated for standard and fast‐response versions over a range of temperatures and flow rates. Field deployments include direct comparison to ISFET‐based pH sensor packages for both moored and profiling platforms where the pH optodes experience sensor‐specific drift rates up to 0.006 pH d −1 . In its current state, the pH optode potentially offers a viable and scalable option for short‐term field deployments and laboratory mesocosm studies, but not for long term deployments with no possibility for recalibration like on profiling floats.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,412

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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