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Enregistrement W2762122741 · doi:10.3390/galaxies5040066

Radio Polarisation Study of High Rotation Measure AGNs

2017· article· en· W2762122741 sur OpenAlexaff
Yik Ki, Sui Ann Mao, Aritra Basu, Carl Heiles, Jennifer West

Notice bibliographique

RevueGalaxies · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInternational Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems EngineeringRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität BonnInternational Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular MicrobiologyNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsMeasure (data warehouse)Rotation (mathematics)TraversePolarimetryActive galactic nucleusAmbiguityGalaxyGeodesyGeometryOpticsGeologyScatteringMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As radio polarised emission from astrophysical objects traverse through foreground magnetised plasma, the physical conditions along the lines of sight are encrypted in the form of rotation measure (RM). We performed broadband spectro-polarimetric observations of high rotation measure ( | RM | ≳ 300 rad m − 2 ) sources away from the Galactic plane ( | b | > 10 ∘ ) selected from the NVSS RM catalogue. The main goals are to verify the NVSS RM values, which could be susceptible to n π -ambiguity, as well as to identify the origin of the extreme RM values. We show that 40 % of our sample suffer from n π -ambiguity in the NVSS RM catalogue. There are also hints of RM variabilities over ∼20 years epoch for most of our sources, as revealed by comparing the RM values of the two studies in the same frequency ranges after correcting for n π -ambiguity. At last, we demonstrate the possibility of applying QU-fitting to study the ambient media of AGNs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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