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Enregistrement W2944322412 · doi:10.1051/epjconf/201920804006

Cosmic ray origin: Supernova remnants through the electromagnetic spectrum

2019· article· en· W2944322412 sur OpenAlexaboutno aff
V. G. Sinitsyna, S.S. Borisov, R. M. Mirzafatikhov, V.Y. Sinitsyna

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCosmic rayAstrophysicsSupernovaCherenkov radiationGamma rayGalactic planeSupernova remnantParticle accelerationAstronomyTelescopeAccelerationGalaxyDetectorOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supernova Remnants have long been considered as unique candidates for cosmic-ray sources. Recent observations of several SNRs in X-rays and TeV gamma-rays will help in solving the problem of the origin of cosmic rays and are key to understanding the mechanism of particle acceleration at a propagating shock wave. The observation results of Galactic shell-type supernova remnants at different evolution stages Cas A, Tycho's SNR, γCygni SNR, IC 443 and G166.0+4.3 by the SHALON mirror Cherenkov telescope are presented. For each SNR the SHALON observation results are given with its spectral energy distribution compared with other experimental data and images by SHALON together with data from X-ray by Chandra and radio-data by Canadian Galactic Plane Survey DRAO (CGPS). The comparison of the source's morphology in different energy bands could reveal its essential features as a forward and reverse shock or the location of swept out dense molecular cloud. The experimental data presented here have confirmed the prediction of the theory about the hadronic generation mechanism of very high energy 800 GeV-100 TeV gamma-rays in Tycho's SNR, Cas A and IC 443. Also the collected experimental data help to make clear the origin of TeV gamma-ray emission in the SNRs like γCygni SNR and G166.0+4.3.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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