Cosmological Aspects of Gamma‐Ray Bursts: Luminosity Evolution and an Estimate of the Star Formation Rate at High Redshifts
Notice bibliographique
Résumé
Using 220 gamma-ray burst (GRB) redshifts and luminosities derived from the luminosity-variability relationship of Fenimore & Ramirez-Ruiz, we show that there exists a significant correlation between the GRB luminosity and redshift. In particular, we find that the evolution of the average luminosity can be parameterized as L ∝ (1 + z ) 1.4±~0.5 , where z is the burst redshift. We discuss the possible reasons behind this evolution and compare it with that of other known sources that exhibit similar behavior. In addition, we use nonparametric statistical techniques to independently estimate the distributions of the luminosity and redshift of bursts, accounting for the evolution (in contrast to previous studies, which have assumed that the luminosity function is independent of redshift). We present these distributions and discuss their implications. Most significantly, we find a comoving rate density of GRBs that continues to increase to (1 + z ) ≳ 10. From this estimate of the GRB rate density, we then use the population synthesis codes of Fryer et al. to estimate the star formation rate at high redshifts, for different progenitor models of GRBs. We find that no matter what the progenitor or population synthesis model, the star formation rate increases or remains constant to very high redshifts ( z ≳ 10).
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».