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Enregistrement W2031013908 · doi:10.1086/309512

The MACHO Project: Microlensing Results from 5.7 Years of Large Magellanic Cloud Observations

2000· article· en· W2031013908 sur OpenAlexaff
C. Alcock, R. A. Allsman, D. R. Alves, T. S. Axelrod, A. C. Becker, D. P. Bennett, K. H. Cook, Neal Dalal, A. J. Drake, K. C. Freeman, Marla Geha, K. Griest, M. J. Lehner, S. L. Marshall, D. Minniti, C. A. Nelson, B. A. Peterson, Piotr Popowski, M. R. Pratt, Peter J. Quinn, C. W. Stubbs, William J. Sutherland, A. Tomaney, T. Vandehei, D. L. Welch

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational microlensingPhysicsAstrophysicsLarge Magellanic CloudHaloGalactic haloMilky WayAstronomyDark matterDark matter haloGravitational lensMassive compact halo objectPopulationPhotometry (optics)GalaxyStarsBrown dwarf

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on our search for microlensing toward the Large Magellanic Cloud (LMC). Analysis of 5.7 yr of photometry on 11.9 million stars in the LMC reveals 13-17 microlensing events. A detailed treatment of our detection efficiency shows that this is significantly more than the ~2-4 events expected from lensing by known stellar populations. The timescales ( ) of the events range from 34 to 230 days. We estimate the microlensing optical depth toward the LMC from events with 2 < < 400 days to be τ = 1.2 × 10 -7 , with an additional 20% to 30% of systematic error. The spatial distribution of events is mildly inconsistent with LMC/LMC disk self-lensing, but is consistent with an extended lens distribution such as a Milky Way or LMC halo. Interpreted in the context of a Galactic dark matter halo, consisting partially of compact objects, a maximum-likelihood analysis gives a MACHO halo fraction of 20% for a typical halo model with a 95% confidence interval of 8%-50%. A 100% MACHO halo is ruled out at the 95% confidence level for all except our most extreme halo model. Interpreted as a Galactic halo population, the most likely MACHO mass is between 0.15 and 0.9 M ☉ , depending on the halo model, and the total mass in MACHOs out to 50 kpc is found to be 9 × 10 10 M ☉ , independent of the halo model. These results are marginally consistent with our previous results, but are lower by about a factor of 2. This is mostly due to Poisson noise, because with 3.4 times more exposure and increased sensitivity to long-timescale events, we did not find the expected factor of ~4 more events. In addition to a larger data set, this work also includes an improved efficiency determination, improved likelihood analysis, and more thorough testing of systematic errors, especially with respect to the treatment of potential backgrounds to microlensing. We note that an important source of background are supernovae (SNe) in galaxies behind the LMC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1 004
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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