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Enregistrement W2946952120 · doi:10.3847/1538-4357/ab3578

XMM-Newton Detection and Spectrum of the Second Fastest Spinning Pulsar PSR J0952−0607

2019· article· en· W2946952120 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaScience and Technology Facilities CouncilRussian Foundation for Basic ResearchNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPulsarNeutron starLuminosityMillisecond pulsarSpectral lineDimensionless quantityAmplitudeX-ray pulsarBinary pulsar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With a spin frequency of 707 Hz, PSR J0952−0607 is the second fastest spinning pulsar known. It was discovered in radio by LOFAR in 2017 at an estimated distance of either 0.97 or 1.74 kpc and has a low-mass companion with a 6.42 hr orbital period. We report the discovery of the X-ray counterpart of PSR J0952−0607 using XMM-Newton. The X-ray spectra can be well-fit by a single power law (PL) model (Γ ≈ 2.5) or by a thermal plus PL model ( and Γ ≈ 1.4). We do not detect evidence of variability, such as that due to orbital modulation from pulsar wind and companion star interaction. Because of its fast spin rate, PSR J0952−0607 is a crucial source for understanding the r-mode instability, which can be an effective mechanism for producing gravitational waves. Using the high end of our measured surface temperature, we infer a neutron star core temperature of ∼107 K, which places PSR J0952−0607 within the window for the r-mode to be unstable unless an effect such as superfluid mutual friction damps the fluid oscillation. The measured luminosity limits the dimensionless r-mode amplitude to be less than ∼1 × 10−9.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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