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Enregistrement W1831433017 · doi:10.3847/0004-637x/821/2/119

A DEEP SEARCH FOR PROMPT RADIO EMISSION FROM THERMONUCLEAR SUPERNOVAE WITH THE VERY LARGE ARRAY

2016· article· en· W1831433017 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJanskySupernovaThermonuclear fusionStarsMaserRadio astronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Searches for circumstellar material around Type Ia supernovae (SNe Ia) are some of the most powerful tests of the nature of SN Ia progenitors, and radio observations provide a particularly sensitive probe of this material. Here, we report radio observations for SNe Ia and their lower-luminosity thermonuclear cousins. We present the largest, most sensitive, and spectroscopically diverse study of prompt ( Δ t ≲ 1 years) radio observations of 85 thermonuclear SNe, including 25 obtained by our team with the unprecedented depth of the Karl G. Jansky Very Large Array. With these observations, SN 2012cg joins SN 2011fe and SN 2014J as an SN Ia with remarkably deep radio limits and excellent temporal coverage (six epochs, spanning 5–216 days after explosion, implying M . / v w ≲ 5 × 10 − 9 M ⊙ yr − 1 100 km s − 1 , assuming ϵ B = 0.1 and ϵ e = 0.1 ). All observations yield non-detections, placing strong constraints on the presence of circumstellar material. We present analytical models for the temporal and spectral evolution of prompt radio emission from thermonuclear SNe as expected from interaction with either wind-stratified or uniform density media. These models allow us to constrain the progenitor mass loss rates, with limits in the range of M . ≲ 10 − 9 − 10 − 4 M ⊙ yr−1, assuming a wind velocity of v

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations114
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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