Determination of the Isotopic Composition of Indium by MC-ICP-MS Using an Improved Measurement Model for the Gravimetric Isotope Mixture Method
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide In this study, we report the first independent and primary isotope ratio measurement of indium by MC-ICP-MS, utilizing gravimetric isotope mixtures of two near-pure enriched indium isotopes. Consistent with previous findings, we observe that the traditional one-mixture-at-a-time calibration approach can introduce a strong dependence of the resulting isotope ratio correction factors on the composition of the mixtures. Our analysis suggests that this is due to biases inherent in measuring the isotopic composition of pure isotopic materials. To address this issue, we propose an improved calibration strategy that omits the use of isotope ratios measured in the two near-pure indium isotopes, at the expense of measuring additional isotope mixtures. The revised calibration approach yields an indium isotope ratio n ( 113 In)/ n ( 115 In) = 0.044 655 ± 0.000 009 (95% confidence level) for the high-purity indium isotopic reference material (NRC HIIN-1). This result is in agreement with our 2010 result (0.044 72 ± 0.000 19, 95% confidence level), obtained using the regression method with NIST SRM978a silver as a calibrator, while showing an improvement in measurement uncertainty by an order of magnitude.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».