Quantifying ionospheric effects on time-domain astrophysics with the Murchison Widefield Array
Notice bibliographique
Résumé
Refraction and diffraction of incoming radio waves by the ionosphere induce time variability in the angular positions, peak amplitudes and shapes of radio sources, potentially complicating the automated cross-matching and identification of transient and variable radio sources. In this work, we empirically assess the effects of the ionosphere on data taken by the Murchison Widefield Array (MWA) radio telescope. We directly examine 51 h of data observed over 10 nights under quiet geomagnetic conditions (global storm index Kp < 2), analysing the behaviour of short-time-scale angular position and peak flux density variations of around ten thousand unresolved sources. We find that while much of the variation in angular position can be attributed to ionospheric refraction, the characteristic displacements (10–20 arcsec) at 154 MHz are small enough that search radii of 1–2 arcmin should be sufficient for cross-matching under typical conditions. By examining bulk trends in amplitude variability, we place upper limits on the modulation index associated with ionospheric scintillation of 1–3 per cent for the various nights. For sources fainter than ∼1 Jy, this variation is below the image noise at typical MWA sensitivities. Our results demonstrate that the ionosphere is not a significant impediment to the goals of time-domain science with the MWA at 154 MHz.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».