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Enregistrement W2540838192 · doi:10.1063/1.4969019

Estimate of the Fermi large area telescope sensitivity to gamma-ray polarization

2017· article· en· W2540838192 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarization (electrochemistry)TelescopeFermi Gamma-ray Space TelescopeDetectorBlazarPulsarVelaSystematic error

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although not designed primarily as a polarimeter, the Fermi-Large Area Telescope (LAT) has the potential to detect high degrees of linear polarization from some of the brightest gamma-ray sources. To achieve the needed accuracy in the reconstruction of the event geometry, low-energy (≤ 200 MeV) events converting in the silicon detector layers of the LAT tracker have to be used. We present preliminary results of the ongoing effort within the LAT collaboration to measure gamma-ray polarization. We discuss the statistical and systematic uncertainties affecting such a measurement. We show that a 5σ minimum detectable polarization (MDP) of ≈ 30 − 50% could be within reach for the brightest gamma-ray sources as the Vela and Crab pulsars and the blazar 3C 454.3, after 10 years of observation. To estimate the systematic uncertainties, we stack bright AGN, and use this stack as a test source. LAT sensitivity to polarization is estimated comparing the data to a simulation of the expected unpolarized emission of the stack. We measure a 5σ sensitivity limit corresponding to a polarization degree of ≈ 37%. This is in agreement with a purely statistical estimate, suggesting that the systematic errors are likely to be small compared to the statistical ones.

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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,497

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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