Searches after Gravitational Waves Using ARizona Observatories (SAGUARO): System Overview and First Results from Advanced LIGO/Virgo’s Third Observing Run
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present Searches After Gravitational-waves Using ARizona Observatories (SAGUARO), a comprehensive effort dedicated to the discovery and characterization of optical counterparts to gravitational-wave (GW) events. SAGUARO utilizes ground-based facilities ranging from 1.5 to 10 m in diameter, located primarily in the Northern Hemisphere. We provide an overview of SAGUARO’s telescopic resources, its pipeline for transient detection, and its database for candidate visualization. We describe SAGUARO’s discovery component, which utilizes the 5 deg 2 field of view optical imager on the Mt. Lemmon 1.5 m telescope, reaching limits of ≈21.3 AB mag while rapidly tiling large areas. We also describe the follow-up component of SAGUARO, used for rapid vetting and monitoring of optical candidates. With the onset of Advanced LIGO/Virgo’s third observing run, we present results from the first three SAGUARO searches following the GW events S190408an, S190425z and S190426c, which serve as a valuable proof-of-concept of SAGUARO. We triggered and searched 15, 60, and 60 deg 2 respectively, 17.6, 1.4, and 41.8 hr after the initial GW alerts. We covered 7.8%, 3.0%, and 5.1% of the total probability within the GW event localizations, reaching 3 σ limits of 19.8, 21.3, and 20.8 AB mag, respectively. Although no viable counterparts associated with these events were found, we recovered six known transients and ruled out five potential candidates. We also present Large Binocular Telescope spectroscopy of PS19eq/SN2019ebq, a promising kilonova candidate that was later determined to be a supernova. With the ability to tile large areas and conduct detailed follow-up, SAGUARO represents a significant addition to GW counterpart searches.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».