Dans une étude publiée dans The European Physical Journal D , Alexander Kramida, du National Institute of Standards and Technology du Maryland, aux États-Unis, explique maintenant une nouvelle approche statistique pour estimer l'incertitude associée aux mesures de spectroscopie atomique. Il explique comment cette approche peut être appliquée à la fois aux mesures des longueurs d'onde des raies spectrales et à d'autres propriétés atomiques qui en sont indirectement déterminées.

Les mesures de longueur d'onde des raies spectrales atomiques sont intrinsèquement hétérogènes, même en utilisant les mêmes équipements et méthodes. Des recettes statistiques existent depuis longtemps pour décrire les incertitudes associées. Mais aucune approche statistique ne convient à tous les scénarios, et les développements de la théorie statistique au cours de la dernière décennie ont conduit à des outils plus robustes.

La nouvelle approche statistique préconisée par Kramida est basée sur un concept connu sous le nom d’incertitudes sombres. Il identifie correctement les mesures erronées comme responsables du désaccord entre plusieurs résultats.

L'approche a été affinée pour permettre une détection facile des longueurs d'onde anormalement déviantes, plutôt que de suggérer quelles mesures doivent être réanalysées ou supprimées. Il peut être utilisé non seulement dans des comparaisons directes de plusieurs mesures de la même raie spectrale, mais également dans des comparaisons entre les longueurs d'onde observées et celles dérivées des transitions.

Kramida a développé une boîte à outils numérique qui met en œuvre cette approche statistique. Il décrit également des méthodes permettant d'évaluer l'exactitude des calculs théoriques des propriétés atomiques qui, dit-il, diffèrent souvent par ordres de grandeur. La comparaison des résultats obtenus avec différentes approches informatiques peut fournir des moyens pour une estimation robuste des incertitudes.

Les nouveaux outils devraient encourager les chercheurs à réaliser et à inclure des estimations d'incertitude dans leurs publications.