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Enregistrement W2028250700 · doi:10.1063/1.2774890

The Supernova Type Ia Rate Evolution with SNLS

2007· article· en· W2028250700 sur OpenAlexafffund
James D. Neill, M. Sullivan, D. Balam, C. J. Pritchet, D. A. Howell, K. Perrett, P. Astier, É. Aubourg, S. Basa, R. G. Carlberg, A. Conley, S. Fabbro, D. Fouchez, J. Guy, I. Hook, R. Pain, N. Palanque‐Delabrouille, N. Regnault, J. Rich, R. Taillet, G. Aldering, P. Antilogus, V. Arsenijevic, C. Balland, S. Baumont, J. Bronder, Richard S. Ellis, M. Filiol, A. C. Gonçalves, D. Hardin, M. Kowalski, C. Lidman, V. Lusset, M. Mouchet, A. Mourão, S. Perlmutter, P. Ripoche, David J. Schlegel, C. Tao

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNuclear PhysicsFrance-Berkeley FundInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesOffice of ScienceCentre National de la Recherche ScientifiqueNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJohns Hopkins UniversityU.S. Department of EnergyU.S. Department of Defense
Mots-clésSupernovaAstrophysicsRedshiftPhysicsGalaxyComponent (thermodynamics)Type (biology)AstronomyBiologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a progress report on a project to derive the evolution of the volumetric supernova Type Ia rate from the Supernova Legacy Survey. Our preliminary estimate of the rate evolution divides the sample from Neill et al. into two redshift bins: 0.2 < z < 0.4, and 0.4 < z < 0.6. We extend this by adding a bin from the sample analyzed in Sullivan et al. in the range 0.6 < z < 0.75 from the same time period. We compare the derived trend with previously published rates and a supernova Type Ia production model having two components: one component associated closely with star formation and an additional component associated with host galaxy mass. Our observed trend is consistent with this model, which predicts a rising SN Ia rate out to at least z = 2.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,452

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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