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Enregistrement W2094067612 · doi:10.1088/0004-637x/777/1/22

MEASURING THE COOLING OF THE NEUTRON STAR IN CASSIOPEIA A WITH ALL<i>CHANDRA X-RAY OBSERVATORY</i>DETECTORS

2013· article· en· W2094067612 sur OpenAlexaff
Khaled G. Elshamouty, C. O. Heinke, G. R. Sivakoff, Wynn C. G. Ho, P. S. Shternin, D. G. Yakovlev, Daniel Patnaude, L. P. David

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésAcisPhysicsObservatoryAstrophysicsCassiopeia ASupernovaNeutron starNeutrinoNuclear physicsSupernova remnant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal evolution of young neutron stars (NSs) reflects the neutrino emission properties of their cores. Heinke & Ho measured a 3.6% ± 0.6% decay in the surface temperature of the Cassiopeia A (Cas A) NS between 2000 and 2009, using archival data from the Chandra X-ray Observatory ACIS-S detector in Graded mode. Page et al. and Shternin et al. attributed this decay to enhanced neutrino emission from a superfluid neutron transition in the core. Here we test this decline, combining analysis of the Cas A NS using all Chandra X-ray detectors and modes (HRC-S, HRC-I, ACIS-I, ACIS-S in Faint mode, and ACIS-S in Graded mode) and adding a 2012 May ACIS-S Graded mode observation, using the most current calibrations (CALDB 4.5.5.1). We measure the temperature changes from each detector separately and test for systematic effects due to the nearby filaments of the supernova remnant. We find a 0.92%–2.0% decay over 10 yr in the effective temperature, inferred from HRC-S data, depending on the choice of source and background extraction regions, with a best-fit decay of 1.0% ± 0.7%. In comparison, the ACIS-S Graded data indicate a temperature decay of 3.1%–5.0% over 10 yr, with a best-fit decay of 3.5% ± 0.4%. Shallower observations using the other detectors yield temperature decays of 2.6% ± 1.9% (ACIS-I), 2.1% ± 1.0% (HRC-I), and 2.1% ± 1.9% (ACIS-S Faint mode) over 10 yr. Our best estimate indicates a decline of 2.9% ± 0.5% stat ± 1.0 sys % over 10 yr. The complexity of the bright and varying supernova remnant background makes a definitive interpretation of archival Cas A Chandra observations difficult. A temperature decline of 1%–3.5% over 10 yr would indicate extraordinarily fast cooling of the NS that can be regulated by superfluidity of nucleons in the stellar core.

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)0,002
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations109
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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