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Enregistrement W2961671295 · doi:10.4236/jhepgc.2019.53046

Multipole Analysis of Radio Continuum Images of Supernova Remnants: Comparison of Type Ia and Core Collapse

2019· article· en· W2961671295 sur OpenAlexafffund
S. Ranasinghe, D. A. Leahy

Notice bibliographique

RevueJournal of High Energy Physics Gravitation and Cosmology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsQuadrupoleMultipole expansionAstrophysicsSupernovaAsymmetryEjectaSupernova remnantRADIUSMolecular cloudAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multipole expansion analysis is applied to 1420 MHz radio continuum images of supernova remnants (SNRs) in order to compare Type Ia and core collapse (CC) SNRs. Because the radio synchrotron emission is produced at the outer shock between the SNR and the ISM, we are investigating whether the ISM interaction of SNRs is different between Type Ia and CC SNRs. This is in contrast to previous investigations, which have shown that Type Ia and CC SNRs have different asymmetries in the X-ray emission from their ejecta. The sample consists of 19 SNRs which have been classified as either Type Ia or CC. The quadrupole and octupole moments normalized to their monopole moments (total emission) are used as a measure of asymmetry of the emission. A broad range (by a factor of ~1000) is found for both quadrupole and octupole normalized moments. The strongest correlation we find is that large quadrupole moments are associated with large octupole moments, indicating that both serve as similar indicators of asymmetry. The other correlation we find is that both moments increase with SNR age or radius. This indicates that interstellar medium structure is a strong contributor to asymmetries in the radio emission from SNRs. This does not seem to apply to molecular clouds, because we find that association of a SNR with a molecular cloud is not correlated with larger quadrupole or octupole moments.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,253 · 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.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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