MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795691034 · doi:10.3847/2041-8213/aacd02

On Detecting Repetition from Fast Radio Bursts

2018· article· en· W2795691034 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminosityRepetition (rhetorical device)PathfinderGalaxyLuminosity functionRadio telescopePoisson distributionTelescope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fast radio bursts (FRBs) are bright, millisecond-duration radio pulses of unknown origin. To date, only one (FRB 121102) out of several dozen has been seen to repeat, though the extent to which it is exceptional remains unclear. We discuss detecting repetition from FRBs, which will be very important for understanding their physical origin, and which also allows for host galaxy localization. We show how the combination of instrument sensitivity, beam shapes, and individual FRB luminosity functions affect the detection of sources with repetition that is not necessarily described by a homogeneous Poisson process. We demonstrate that the Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME) could detect many new repeating FRBs for which host galaxies could be subsequently localized using other interferometers, but it will not be an ideal instrument for monitoring FRB 121102. If the luminosity distributions of repeating FRBs are given by power laws with significantly more dim than bright bursts, CHIME’s repetition discoveries could preferentially come not from its own discoveries, but from sources first detected with lower-sensitivity instruments like the Australian Square Kilometer Array Pathfinder in fly’s eye mode. We then discuss observing strategies for upcoming surveys, and advocate following up sources at approximately regular intervals and with telescopes of higher sensitivity when possible. Finally, we discuss doing pulsar-like periodicity searching on FRB follow-up data, based on the idea that while most pulses are undetectable, folding on an underlying rotation period could reveal the hidden signal.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Astrophysical Journal LettersMême sujetPulsars and Gravitational Waves ResearchTravaux en français237 207