The Belgian repository of fundamental atomic data and stellar spectra
Notice bibliographique
Résumé
BRASS is an international networking project of the Federal Government of Belgium for the development of a new public database providing accurate fundamental atomic data of vital importance for stellar spectroscopic research. The BRASS database will offer atomic line data that is thoroughly tested by comparing theoretical and observed stellar spectra. We are in the course of performing extensive quality assessments of selected atomic input data with advanced radiative transfer spectrum synthesis calculations that we compare in detail to high-resolution Mercator-HERMES and ESO-VLT-UVES spectra of very high signal-to-noise ratios for about 30 hot and cool bright stars of B, A, F, G, and K spectral types. The new database will provide the tested and validated values of absorption lines we retrieve from various existing atomic repositories, such as NIST and VAMDC. The validated atomic datasets, combined with the observed and theoretical spectra, will be interactively offered online at brass.sdf.org. The combination of these datasets is a novel approach for its development, which will provide a universal reference for advanced stellar spectroscopic research. We present the atmospheric parameter results of a subset of five benchmark stars observed with signal-to-noise ratios of 800–1200. The observed and theoretical spectra of the Sun and 51 Peg between 4000 and 6800 Å are offered online in the BRASS Data Interface. It also incorporates a new list of ∼900 metal lines for which we compute blending below 5% of the equivalent width useful for detailed line profile modeling and synthetic spectrum fit quality assessments of atomic line data.
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,046 |
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 ».