The NANOGrav Nine-year Data Set: Measurement and Analysis of Variations in Dispersion Measures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We analyze dispersion measure (DM) variations of 37 millisecond pulsars in the nine-year North American Nanohertz Observatory for Gravitational Waves (NANOGrav) data release and constrain the sources of these variations. DM variations can result from a changing distance between Earth and the pulsar, inhomogeneities in the interstellar medium, and solar effects. Variations are significant for nearly all pulsars, with characteristic timescales comparable to or even shorter than the average spacing between observations. Five pulsars have periodic annual variations, 14 pulsars have monotonically increasing or decreasing trends, and 14 pulsars show both effects. Of the four pulsars with linear trends that have line-of-sight velocity measurements, three are consistent with a changing distance and require an overdensity of free electrons local to the pulsar. Several pulsars show correlations between DM excesses and lines of sight that pass close to the Sun. Mapping of the DM variations as a function of the pulsar trajectory can identify localized interstellar medium features and, in one case, an upper limit to the size of the dispersing region of 4 au. Four pulsars show roughly Kolmogorov structure functions (SFs), and another four show SFs less steep than Kolmogorov. One pulsar has too large an uncertainty to allow comparisons. We discuss explanations for apparent departures from a Kolmogorov-like spectrum, and we show that the presence of other trends and localized features or gradients in the interstellar medium is the most likely cause.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».