Stable isotope methodology for MC-ICPMS
Notice bibliographique
Résumé
Since its commercialization in 1992, the multicollector inductively coupled plasma mass spectrometry (MC-ICPMS) has quickly become a powerful research tool for the detennination of isotope amount ratios for its applications in a wide range of fields and disciplines Attributed to its inherited high sample throughput, publications of MC-ICPMS have grown exponentially over the last two decades. lt has reached a total of 12000 by March 2017, with 1400 publications in the year of 20 16 alone. This de/uge, however, has also created significant confusion and inconsistencies as to how to obtain highly accurate and precise isotope amount ratios using MC-ICPMS. Compared to the conventional therma l ionization mass spectrometry (TIMS), MC-ICPMS suffers much larger mass bias. In addition to mass-dependent fractionation (MDF), mass-independent fractionation (MIF) has also been reported in MC-ICPMS for many multi-isotopic elements. Consequently, proper choice of methodologies for correcting mass bias is of paramount importance when MC-ICPMS is used for the detennination of absolute isotope amount ratios. Current methodologies for the accurate isotope amount ratios measurements by MC-ICPMS will be reviewed and discussed in details. In particular, the latest developments in the regression mass bias correction method for the accurate isotope amount ratio measurements by MC-ICPMS and results obtained from our laboratory will be discussed in details in this lecture.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
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 ».