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Enregistrement W2971902983 · doi:10.1103/physrevd.100.103519

Probing diffuse gas with fast radio bursts

2019· article· en· W2971902983 sur OpenAlexaff
Anthony Walters, Yin-Zhe Ma, Jonathan Sievers, Amanda Weltman

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Republic of South AfricaNational Research Foundation
Mots-clésPhysicsRedshiftCosmic microwave backgroundSupernovaAstrophysicsBaryonCosmic background radiationMarkov chain Monte CarloConstraint (computer-aided design)Monte Carlo methodCOSMIC cancer databaseDark matterMarkov chainStatistical physicsGalaxyQuantum mechanicsStatisticsComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dispersion measure---redshift relation of fast radio bursts (FRBs), $\mathrm{DM}(z)$, has been proposed as a potential new probe of the cosmos, complementary to existing techniques. In practice, however, the effectiveness of this approach depends on a number of factors, including (but not limited to) the intrinsic scatter in the data caused by intervening matter inhomogeneities. Here, we simulate a number of catalogues of mock FRB observations, and use Markov Chain Monte Carlo techniques to forecast constraints, and assess which parameters will likely be best constrained. In all cases, we find that any potential improvement in cosmological constraints are limited by the current uncertainty on the diffuse gas fraction, ${f}_{\mathrm{d}}(z)$. Instead, we find that the precision of current cosmological constraints allows one to constrain ${f}_{\mathrm{d}}(z)$ and possibly its redshift evolution. Combining Cosmic Microwave Background $+$ Baryon Acoustic Oscillations $+$ Supernovae $+$ ${H}_{0}$ constraints with just 100 FRBs (with redshifts), we find a typical constraint on the mean diffuse gas fraction of a few percent. A detection of this nature would alleviate the ``missing baryon problem,'' and therefore highlights the value of localization and spectroscopic follow-up of future FRB detections.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,410 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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