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Enregistrement W3106794644 · doi:10.3847/1538-4365/abc2c8

The NASA Ames PAH IR Spectroscopic Database: The Laboratory Spectra

2020· article· en· W3106794644 sur OpenAlexaff
A. L. Mattioda, Douglas M. Hudgins, Christiaan Boersma, Charles W. Bauschlicher, Alessandra Ricca, J. Cami, E. Peeters, F. Sánchez de Armas, G. Puerta Saborido, L. J. Allamandola

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNASA Astrobiology Institute
Mots-clésSpectral lineDocumentationPhysicsSoftwareAstrochemistryComputer scienceDatabaseAstrophysicsAstronomyInterstellar mediumGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The astronomical emission features, formerly known as the unidentified infrared bands, are now commonly ascribed to polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). The laboratory experiments and computational modeling performed at NASA Ames Research Center generated a collection of PAH IR spectra that have been used to test and refine the PAH model. These data have been assembled into the NASA Ames PAH IR Spectroscopic Database (PAHdb). PAHdb’s library of computed spectra, currently at version 3.20, contains data on more than 4000 species and the library of laboratory-measured spectra, currently at version 3.00, contains data on 84 species. The spectra can be perused and are available for download at www.astrochemistry.org/pahdb/ . This paper introduces the library of laboratory-measured spectra. Although it has been part of PAHdb since its inception, the library of laboratory-measured spectra lacked a proper description in the literature. Here, the experimental methods used to obtain the data are described in detail, an overview of the contents of the experimental library is given, and specific tools developed to analyze and interpret astronomical spectra with the laboratory data are discussed. In addition, updates to the website, documentation and software tools since our last reporting are presented. Software tools to work with the spectroscopic libraries are being developed actively and are available at GitHub. Lastly, a comprehensive demonstration showing how the laboratory-measured data can be applied to explore absorption features in observations toward embedded sources is presented. This demonstration suggests that PAHs very likely contribute to interstellar absorption spectra associated with dense clouds and underscores the need for further IR spectroscopic studies of PAHs trapped in water ice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations100
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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