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Enregistrement W2963796303 · doi:10.48550/arxiv.1710.08342

First combined studies on Lorentz Invariance Violation from observations\n of astrophysical sources

2017· preprint· en· W2963796303 sur OpenAlexaff
Leyre Nogués, Tony T.Y. Lin, C. Perennes, A. Gent, J. Bolmont, M. Gaug, A. Jachołkowska, M. Martı́nez, A. N. Otte, J. E. Ward, B. Zitzer

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCherenkov radiationPhysicsMAGIC (telescope)RedshiftCherenkov Telescope ArrayLorentz covarianceAstrophysicsAstronomyLorentz transformationGalaxyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes study the highest energy (up to tens\nof TeV) photon emission coming from nearby and distant astrophysical sources,\nthus providing valuable results from searches for Lorentz Invariance Violation\n(LIV) effects. Highly variable, energetic and distant sources such as Pulsars\nand AGNs are the best targets for the Time-of-Flight LIV studies. However, the\nlimited number of observations of AGN flares or of high-energy pulsed emission\ngreatly restricts the potential of such studies, especially any potential LIV\neffects as a function of redshift. To address these issues, an inter-experiment\nworking group has been established by the three major collaborations taking\ndata with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (H.E.S.S., MAGIC and\nVERITAS) with the aim to increase sensitivity to any effects of LIV, together\nwith an improved control of systematic uncertainties, by sharing data samples\nand developing joint analysis methods. This will allow an increase in the\nnumber of available sources and to perform a sensitive search for redshift\ndependencies. This presentation reviews the first combined maximum likelihood\nmethod analyses using simu- lations of published source observations done in\nthe past with H.E.S.S., MAGIC and VERITAS. The results from analyses based on\ncombined maximum likelihood methods, the strategies to deal with data from\ndifferent types of sources and instruments, as well as future plans will be\npresented.\n

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,072 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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