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Enregistrement W2892280185 · doi:10.1103/physrevd.98.084001

Scattering of scalar, electromagnetic, and gravitational waves from binary systems

2018· article· en· W2892280185 sur OpenAlexfundno aff
Lorenzo Annulli, Laura Bernard, Diego Blas, Vítor Cardoso

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeInstitut Périmètre de physique théoriqueEuropean Cooperation in Science and TechnologyEuropean CommissionH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsStrong
Mots-clésPhysicsGravitational waveGravitational-wave observatoryEinstein TelescopePulsarElectromagnetic radiationScatteringAstronomyAstrophysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The direct detection of gravitational waves crowns decades of efforts in the modeling of sources and of increasing detectors' sensitivity. With future third-generation Earth-based detectors or space-based observatories, gravitational-wave astronomy will be at its full bloom. Previously brushed-aside questions on environmental or other systematic effects in the generation and propagation of gravitational waves are now begging for a systematic treatment. Here, we study how electromagnetic and gravitational radiation is scattered by a binary system. Scattering cross sections, resonances and the effect of an impinging wave on a gravitational-bound binary are worked out for the first time. The ratio between the scattered-wave amplitude and the incident wave can be of order ${10}^{\ensuremath{-}5}$ for known pulsars, bringing this into the realm of future gravitational-wave observatories. For currently realistic distribution of compact-object binaries, the interaction cross section is too small to be of relevance.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,432
Écart entre enseignants0,418 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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