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Enregistrement W2120343701 · doi:10.1017/s1743921309030087

Probing interstellar magnetic fields with Supernova remnants

2008· article· en· W2120343701 sur OpenAlexafffund
R. Kothes, J. C. Brown

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSmithsonian Astrophysical Observatory
Mots-clésPhysicsGalaxyMagnetic fieldAstrophysicsSupernovaAstronomyInterstellar mediumSupernova remnantLine-of-sightHaloMilky Way

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As Supernova remnants expand, their shock waves are freezing in and compressing the magnetic field lines they encounter; consequently we can use Supernova remnants as magnifying glasses for their ambient magnetic fields. We will describe a simple model to determine emission, polarization, and rotation measure characteristics of adiabatically expanding Supernova remnants and how we can exploit this model to gain information about the large scale magnetic field in our Galaxy. We will give two examples: The SNR DA530, which is located high above the Galactic plane, reveals information about the magnetic field in the halo of our Galaxy. The SNR G182.4+4.3 is located close to the anti-centre of our Galaxy and reveals the most probable direction where the large-scale magnetic field is perpendicular to the line of sight. This may help to decide on the large-scale magnetic field configuration of our Galaxy. But more observations of SNRs are needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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