XASDB -- Design and Implementation of an Open-Access Spectral Database
Notice bibliographique
Résumé
The increasing volume and complexity of X-ray absorption spectroscopy (XAS) data generated at synchrotron facilities worldwide require robust infrastructure for data management, sharing, and analysis. This paper introduces the XAS Database (XASDB), a comprehensive web-based platform developed and hosted by the Canadian Light Source (CLS). The database houses more than 1000 reference spectra spanning 40 elements and 324 chemical compounds. The platform employs a Node.js/MongoDB architecture designed to handle diverse data formats from multiple beamlines and synchrotron facilities. A key innovation is the XASproc JavaScript library, which enables browser-based XAS data processing including normalization, background sub- traction, extended X-ray absorption fine structure (EXAFS) extraction, and preliminary analysis traditionally limited to desktop applications. The integrated XASVue spectral viewer provides installation-free data visualization and analysis with broad accessibility across devices and operating systems. By offering standardized data output, comprehensive metadata, and integrated analytical ca- pabilities, XASDB facilitates collaborative research and promotes FAIR (Findable, Accessible, In- teroperable, and Reusable) data principles. The platform serves as a valuable resource for linear combination fitting (LCF) analysis, machine learning applications, and educational purposes. This initiative demonstrates the potential for web-centric approaches in XAS data analysis, accelerating advances in materials science, environmental research, chemistry, and biology.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».