Data availability and requirements relevant for the <i>Ariel</i> space mission and other exoplanet atmosphere applications
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The goal of this white paper is to provide a snapshot of the data availability and data needs primarily for the Ariel space mission, but also for related atmospheric studies of exoplanets and cool stars. It covers the following data-related topics: molecular and atomic line lists, line profiles, computed cross-sections and opacities, collision-induced absorption and other continuum data, optical properties of aerosols and surfaces, atmospheric chemistry, UV photodissociation and photoabsorption cross-sections, and standards in the description and format of such data. These data aspects are discussed by addressing the following questions for each topic, based on the experience of the ‘data-provider’ and ‘data-user’ communities: (1) what are the types and sources of currently available data, (2) what work is currently in progress, and (3) what are the current and anticipated data needs. We present a GitHub platform for Ariel-related data, with the goal to provide a go-to place for both data-users and data-providers, for the users to make requests for their data needs and for the data-providers to link to their available data. Our aim throughout the paper is to provide practical information on existing sources of data whether in data bases, theoretical, or literature sources.
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 | 0,027 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».