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Enregistrement W3000714584 · doi:10.3847/1538-4357/ab66b1

The Effects of Plasma Lensing on the Inferred Dispersion Measures of Fast Radiobursts

2020· article· en· W3000714584 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPlasmaDispersion (optics)Gravitational lensLine (geometry)Plasma oscillationElectronElectron densityOptical depth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Radio signals are delayed when propagating through plasma. This type of delay is frequency dependent and is usually used for estimating the projected number density of electrons along the line of sight, called the dispersion measure (DM). The dense and clumpy distribution of plasma can cause refractive deflections of radio signals, analogous to lensing effects. Similar to gravitational lensing, there are two contributions to the time delay effect in plasma lensing: a geometric delay, due to increased path length of the signal, and a dispersive delay due to the change of speed of light in a plasma medium. We show the delay time for two models of the plasma distribution, and point out that the estimated DM can be biased. Since the contribution of the geometric effect can be comparable to that of the dispersive delay, the bias in the measured DM can be dramatically large if plasma lensing effects are not taken into account when signals propagate through a high-density gradient clump of plasma.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,318

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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