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Enregistrement W2949095571 · doi:10.1088/0067-0049/201/2/13

SUBMILLIMETER POLARIZATION OF GALACTIC CLOUDS: A COMPARISON OF 350 μm AND 850 μm DATA

2012· article· en· W2949095571 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolarization (electrochemistry)Brewster's angleAmplitudePolarization in astronomyPolarimetryDegree of polarization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Hertz and SCUBA polarimeters, working at 350 μm and 850 μm, respectively, have measured the polarized emission in scores of Galactic clouds. Of the clouds in each data set, 17 were mapped by both instruments with good polarization signal-to-noise ratios. We present maps of each of these 17 clouds comparing the dual-wavelength polarization amplitudes and position angles at the same spatial locations. In total number of clouds compared, this is a four-fold increase over previous work. Across the entire data set real position angle differences are seen between wavelengths. While the distribution of ϕ(850)–ϕ(350) is centered near zero (near-equal angles), 64% of data points with high polarization signal-to-noise ( P ⩾ 3σ p ) have |ϕ(850)–ϕ(350)| > 10°. Of those data with small changes in position angle (⩽10°) the median ratio of the polarization amplitudes is P (850)/ P (350) = 1.7 ± 0.6. This value is consistent with previous work performed on smaller samples and models that require mixtures of different grain properties and polarization efficiencies. Along with the polarization data we have also compiled the intensity data at both wavelengths; we find a trend of decreasing polarization with increasing 850-to-350 μm intensity ratio. All the polarization and intensity data presented here (1699 points in total) are available in electronic format.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations43
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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