DEGREE OF POLARIZATION AND SOURCE COUNTS OF FAINT RADIO SOURCES FROM STACKING POLARIZED INTENSITY
Notice bibliographique
Résumé
We present stacking polarized intensity as a means to study the polarization of sources that are too faint to be detected individually in surveys of polarized radio sources. Stacking offers not only high sensitivity to the median signal of a class of radio sources, but also avoids a detection threshold in polarized intensity, and therefore an arbitrary exclusion of sources with a low percentage of polarization. Correction for polarization bias is done through a Monte Carlo analysis and tested on a simulated survey. We show that the nonlinear relation between the real polarized signal and the detected signal requires knowledge of the shape of the distribution of fractional polarization, which we constrain using the ratio of the upper quartile to the lower quartile of the distribution of stacked polarized intensities. Stacking polarized intensity for NRAO VLA Sky Survey (NVSS) sources down to the detection limit in Stokes I , we find a gradual increase in median fractional polarization that is consistent with a trend that was noticed before for bright NVSS sources, but is much more gradual than found by previous deep surveys of radio polarization. Consequently, the polarized radio source counts derived from our stacking experiment predict fewer polarized radio sources for future surveys with the Square Kilometre Array and its pathfinders.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».