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Enregistrement W2976493770 · doi:10.3847/1538-4357/ab75e2

The Green Bank North Celestial Cap Pulsar Survey. V. Pulsar Census and Survey Sensitivity

2020· article· en· W2976493770 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésPulsarSkyPopulationSensitivity (control systems)Millisecond pulsarFlux (metallurgy)Pulse (music)Dispersion (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Green Bank North Celestial Cap (GBNCC) pulsar survey will cover the entire northern sky (δ > −40°) at 350 MHz, and is one of the most uniform and sensitive all-sky pulsar surveys to date. We have created a pipeline to reanalyze GBNCC survey data to take a 350 MHz census of all pulsars detected by the survey, regardless of their discovery survey. Of the 1413 pulsars in the survey region, we were able to recover 670. For these we present measured signal-to-noise ratios (S/N), flux densities, pulse widths, profiles, and where appropriate, refined measurements of dispersion measures (DMs) (656 out of 670) and new or improved spectral indices (339 out of 670 total, 47 new, 292 improved). We also measure the period-pulse width relation at 350 MHz to scale as . Detection scans for several hundred sources were reanalyzed in order to inspect pulsars’ single pulse behavior and 223 were found to exhibit evidence of nulling. With a detailed analysis of measured and expected S/N values and the evolving radio frequency interference environment at 350 MHz, we assess the GBNCC survey’s sensitivity as a function of spin period, DM, and sky position. We find the sky-averaged limiting flux density of the survey to be 0.74 mJy. Combining this analysis with PsrPopPy pulsar population simulations, we predict 60/5 nonrecycled/MSP discoveries in the survey’s remaining 21,000 pointings, and we begin to place constraints on population model parameters.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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