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Enregistrement W2970416319 · doi:10.3847/2041-8213/ab5b08

Faint Repetitions from a Bright Fast Radio Burst Source

2019· article· en· W2970416319 sur OpenAlexaff
Pravir Kumar, R. M. Shannon, S. Osłowski, Hao Qiu, Shivani Bhandari, Wael Farah, Chris Flynn, M. Kerr, D. R. Lorimer, Jean‐Pierre Macquart, Cherry Ng, Chris Phillips, Danny C. Price, R. Spiewak

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsFast radio burstTelescopeRadio telescopePulse (music)Source countsGreen Bank TelescopeSpectral lineAstronomyGalaxyOpticsRedshiftDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report the detection of repeat bursts from the source of FRB 171019, one of the brightest fast radio bursts (FRBs) detected in the Australian Square Kilometre Array Pathfinder (ASKAP) fly’s eye survey. Two bursts from the source were detected with the Green Bank Telescope in observations centered at 820 MHz. The repetitions are a factor of ∼590 fainter than the ASKAP-discovered burst. All three bursts from this source show no evidence of scattering and have consistent pulse widths. The pulse spectra show modulation that could be evidence for either steep spectra or patchy emission. The two repetitions were the only ones found in an observing campaign for this FRB totaling 1000 hr, which also included ASKAP and the 64 m Parkes radio telescope, over a range of frequencies (720–2000 MHz) at epochs spanning two years. The inferred scaling of repetition rate with fluence of this source agrees with the other repeating source, FRB 121102. The detection of faint pulses from FRB 171019 shows that at least some FRBs selected from bright samples will repeat if follow-up observations are conducted with more sensitive telescopes.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations121
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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