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Enregistrement W2565963586 · doi:10.3847/1538-4357/835/1/45

THE CONTRIBUTION OF FERMI-2LAC BLAZARS TO DIFFUSE TEV–PEV NEUTRINO FLUX

2017· article· en· W2565963586 sur OpenAlexaff
M. G. Aartsen, K. Abraham, M. Ackermann, J. Adams, J. A. Aguilar, M. Ahlers, M. Ahrens, D. Altmann, K. Andeen, T. Anderson, I. Ansseau, G. Anton, M. Archinger, C. Argüelles, T. C. Arlen, J. Auffenberg, Spencer Axani, X. Bai, S. W. Barwick, V. Baum, R. Bay, J. J. Beatty, J. Becker Tjus, K. H. Becker, S. BenZvi, P. Berghaus, D. Berley, E. Bernardini, A. Bernhard, D. Besson, G. Binder, D. Bindig, M. Bissok, E. Blaufuss, Summer Blot, D. J. Boersma, C. Böhm, M. Börner, F. Bos, D. Bose, S. Böser, O. Botner, J. Braun, L. Brayeur, H.-P. Bretz, A. Burgman, J. Casey, M. Casier, E. Cheung, D. Chirkin, A. Christov, K. Clark, Lew Classen, S. Coenders, G. H. Collin, J. M. Conrad, D. F. Cowen, A. H. Cruz Silva, J. Daughhetee, J. C. Davis, M. Day, J. P. A. M. de André, C. De Clercq, E. del Pino Rosendo, H.-P. Dembinski, S. De Ridder, P. Desiati, K. D. de Vries, G. de Wasseige, M. de With, T. DeYoung, J. C. Díaz–Vélez, V. di Lorenzo, Hrvoje Dujmović, J. P. Dumm, M. Dunkman, B. Eberhardt, Thomas Ehrhardt, B. Eichmann, S. Euler, P. A. Evenson, S. Fahey, A. R. Fazely, J. Feintzeig, J. Felde, K. Filimonov, C. Finley, S. Flis, C.-C. Fösig, A. Franckowiak, T. Fuchs, T. K. Gaisser, R. Gaïor, J. S. Gallagher, L. Gerhardt, K. Ghorbani, W. Giang, L. Gladstone, M. Glagla, T. Glüsenkamp, A. Goldschmidt, G. Golup, J. G. González, D. Góra, D. Grant, Z. Griffith, Christian Haack, A. Haj Ismail, A. Hallgren, F. Halzen, E. Hansen, B. Hansmann, T. Hansmann, K. Hanson, D. Hebecker, D. Heereman, K. Helbing, R. Hellauer, S. Hickford, J. Hignight, G. C. Hill, K. D. Hoffman, R. Hoffmann, K. Holzapfel, A. Homeier, K. Hoshina, F. Huang, M. E. Huber, W. Huelsnitz, K. Hultqvist, S. In, A. Ishihara, E. Jacobi, G. S. Japaridze, Minjin Jeong, K. Jero, B. J. P. Jones, M. Jurković, A. Kappes, T. Karg, A. Karle, U. Katz, M. Kauer, A. Keivani, J. L. Kelley, J. Kemp, Ali Kheirandish, M. Kim, T. Kintscher, J. Kiryluk, T. Kittler, G. Kohnen, Ramesh Koirala, H. Kolanoski, R. Konietz, L. Köpke, Claudio Kopper, S. Kopper, D. J. Koskinen, M. Kowalski, K. Krings, M. Kroll, G. Krückl, C. Krüger, J. Kunnen, S. Kunwar, N. Kurahashi, T. Kuwabara, M. Labare, J. L. Lanfranchi, M. J. Larson, D. Lennarz, M. Lesiak-Bzdak, M. Leuermann, J. Leuner, L. Lu, J. Lünemann, J. Madsen, G. Maggi, K. B. M. Mahn, Sarah Mancina, M. Mandelartz, R. Maruyama, K. Mase, R. Maunu, Frank McNally, K. Meagher, M. Medici, Maximilian Meier, A. Meli, T. Menne, G. Merino, T. Meures, S. Miarecki, E. Middell, L. Mohrmann, T. Montaruli, Marjon Moulai, R. Nahnhauer, Uwe Naumann, G. Neer, Hans Niederhausen, Sarah Nowicki, D. R. Nygren, A. Obertacke Pollmann, A. Olivas, A. Omairat, A. O’Murchadha, T. Palczewski, Hershal Pandya, D. V. Pankova, Ö. Penek, Joshua Pepper, C. Pérez de los Heros, C. Pfendner, D. Pieloth, E. Pinat, J. Posselt, P. B. Price, G. T. Przybylski, M. Quinnan, Christoph Raab, L. Rädel, M. Rameez, K. Rawlins, R. Reimann, M. Relich, E. Resconi, W. Rhode, M. Richman, Benedikt Riedel, S. Robertson, Martin Rongen, C. Rott, T. Ruhe, D. Ryckbosch, D. Rysewyk, L. Sabbatini, S. E. Sanchez Herrera, Alexander Sandrock, J. Sandroos, S. Sarkar, K. Satalecka, M. Schimp, P. Schlunder, T. Schmidt, S. Schoenen, S. Schöneberg, A. Schönwald, L. Schumacher, D. Seckel, S. Seunarine, Dennis Soldin, M. Song, G. M. Spiczak, C. Spiering, M. Stahlberg, M. Stamatikos, Todor Stanev, A. Stasik, A. Steuer, T. Stezelberger, R. G. Stokstad, A. Stößl, L. R. Strom, N. L. Strotjohann, G. W. Sullivan, M. Sutherland, H. Taavola, I. Taboada, J. Tatar, S. Ter–Antonyan, A. Terliuk, G. Tešić, S. Tilav, P. A. Toale, M. N. Tobin, S. Toscano, D. Tosi, M. Tselengidou, A. Turcati, E. Unger, M. Usner, S. Vallecorsa, J. Vandenbroucke, N. van Eijndhoven, S. Vanheule, M. van Rossem, J. V. Santen, J. Veenkamp, M. Vehring, M. Vöge, M. Vraeghe, C. Walck, A. Wallace, M. Wallraff, N. Wandkowsky, Ch. Weaver, C. Wendt, S. Westerhoff, B. J. Whelan, S. Wickmann, K. Wiebe, C. H. Wiebusch, L. Wille, D. R. Williams, L. Wills, H. Wissing, M. Wolf, T. R. Wood, E. Woolsey, K. Woschnagg, D. L. Xu, Xiaolin Xu, Y. Xu, G. Yodh, S. Yoshida, M. Zoll

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésBlazarPhysicsNeutrinoAstrophysicsFermi Gamma-ray Space TelescopeFlux (metallurgy)Spectral indexNeutrino detectorAstronomyNeutrino astronomyCosmic rayNeutrino oscillationParticle physicsSpectral lineGamma ray

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The recent discovery of a diffuse cosmic neutrino flux extending up to PeV energies raises the question of which astrophysical sources generate this signal. Blazars are one class of extragalactic sources which may produce such high-energy neutrinos. We present a likelihood analysis searching for cumulative neutrino emission from blazars in the 2nd Fermi -LAT AGN catalog (2LAC) using IceCube neutrino data set 2009-12, which was optimized for the detection of individual sources. In contrast to those in previous searches with IceCube, the populations investigated contain up to hundreds of sources, the largest one being the entire blazar sample in the 2LAC catalog. No significant excess is observed, and upper limits for the cumulative flux from these populations are obtained. These constrain the maximum contribution of 2LAC blazars to the observed astrophysical neutrino flux to 27% or less between around 10 TeV and 2 PeV, assuming the equipartition of flavors on Earth and a single power-law spectrum with a spectral index of −2.5. We can still exclude the fact that 2LAC blazars (and their subpopulations) emit more than 50% of the observed neutrinos up to a spectral index as hard as −2.2 in the same energy range. Our result takes into account the fact that the neutrino source count distribution is unknown, and it does not assume strict proportionality of the neutrino flux to the measured 2LAC γ -ray signal for each source. Additionally, we constrain recent models for neutrino emission by blazars.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations267
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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