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Enregistrement W2108626918 · doi:10.1103/physrevd.88.024025

Method to estimate the significance of coincident gravitational-wave observations from compact binary coalescence

2013· article· en· W2108626918 sur OpenAlexaff
K. C. Cannon, Chad Hanna, Drew Keppel

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D. Particles, fields, gravitation, and cosmology/Physical review. D, Particles, fields, gravitation, and cosmology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsPerimeter InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésLIGOGravitational wavePhysicsDetectorBinary numberBinary black holeCoincidencePopulationCoalescence (physics)False alarmSigmaAstrophysicsNeutron starAstronomyAlgorithmComputer scienceOpticsArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coalescing compact binary systems consisting of neutron stars and/or black holes should be detectable with upcoming advanced gravitational-wave detectors such as LIGO, Virgo, GEO and KAGRA. Gravitational-wave experiments to date have been riddled with non-Gaussian, nonstationary noise that makes it challenging to ascertain the significance of an event. A popular method to estimate significance is to time shift the events collected between detectors in order to establish a false coincidence rate. Here we propose a method for estimating the false alarm probability of events using variables commonly available to search candidates that does not rely on explicitly time shifting the events while still capturing the non-Gaussianity of the data. We present a method for establishing a statistical detection of events in the case where several silver-plated ($3--5\ensuremath{\sigma}$) events exist but not necessarily any gold-plated ($>5\ensuremath{\sigma}$) events. We use LIGO data and a simulated, realistic, blind signal population to test our method.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations48
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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