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Enregistrement W2921985287 · doi:10.48550/arxiv.1903.06218

Astro2020 Science White Paper: First Stars and Black Holes at Cosmic Dawn with Redshifted 21-cm Observations

2019· preprint· en· W2921985287 sur OpenAlexaff
Jordan Mirocha, Daniel Jacobs, Joshua S. Dillon, Steve R. Furlanetto, Jonathan C. Pober, Adrian Liu, James Aguirre, Yacine Ali-Haïmoud, Marcelo A. Alvarez, Adam P. Beardsley, George D. Becker, Judd D. Bowman, Patrick C. Breysse, Volker Bromm, Jack O. Burns, Xuelei Chen, Tzu‐Ching Chang, H. C. Chiang, J. D. Cohn, David R. DeBoer, Cora Dvorkin, Anastasia Fialkov, Nickolay Y. Gnedin, B. J. Hazelton, Masui Kiyoshi, Saul A. Kohn, L. V. E. Koopmans, Ely D. Kovetz, Paul La Plante, Adam Lidz, Yin-Zhe Ma, Yi Mao, Andrei Mesinger, Julián B. Muñoz, Steven Murray, Aaron R. Parsons, Jonathan R. Pritchard, Jonathan Sievers, Eric R. Switzer, Nithyanandan Thyagarajan, Eli Visbal, Matías Zaldarriaga

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHigh Energy PhysicsOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsRedshiftStarsAstrophysicsReionizationCOSMIC cancer databaseIntergalactic travelAstronomySkyBlack hole (networking)Galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "cosmic dawn" refers to the period of the Universe's history when stars and black holes first formed and began heating and ionizing hydrogen in the intergalactic medium (IGM). Though exceedingly difficult to detect directly, the first stars and black holes can be constrained indirectly through measurements of the cosmic 21-cm background, which traces the ionization state and temperature of intergalactic hydrogen gas. In this white paper, we focus on the science case for such observations, in particular those targeting redshifts z $\gtrsim$ 10 when the IGM is expected to be mostly neutral. 21-cm observations provide a unique window into this epoch and are thus critical to advancing first star and black hole science in the next decade.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,131 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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