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Enregistrement W3027790867 · doi:10.3847/2041-8213/ab8f99

Measurement of the Rate Distribution of the Population of Repeating Fast Radio Bursts: Implications for Progenitor Models

2020· article· en· W3027790867 sur OpenAlexaffabout
C. James, S. Osłowski, Chris Flynn, Pravir Kumar, K. W. Bannister, Shivani Bhandari, Wael Farah, M. Kerr, D. R. Lorimer, Jean‐Pierre Macquart, Cherry Ng, Chris Phillips, Danny C. Price, Hao Qiu, R. M. Shannon, R. Spiewak

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésProgenitorPopulationProgenitor cellComputer scienceBiologyDemographyCell biologyStem cellSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The discovery of many repeating fast radio bursts (FRBs) by the Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment, the high rate of individual bursts, and the observation of repeat bursts from a bright FRB initially detected by the Australian Square Kilometre Array Pathfinder (ASKAP) suggest a significant population of repeating FRBs. Here, we analyze the rate distribution of this population using results from follow-up observations of the Commensal Real-time ASKAP Fast Transients Survey. Characterizing a repeating FRB by its burst rate R 0 above an energy of 1038 erg, we consider a volumetric density Φ(R 0) with rate distribution <?CDATA $d{\rm{\Phi }}\propto {R}_{0}^{\zeta }{{dR}}_{0}$?> . We use maximum-likelihood methods to constrain ζ < −1.94 at 90% confidence. We discuss how this constraint can be used to limit different classes of progenitor models for repeating FRBs: it excludes FRBs with burst rate proportional to neutron star spin-down power with braking index n ≤ 14, i.e., magnetic dipole radiation (n = 3); and it excludes some scenarios for FRB emission from magnetars, and the magnetic field interactions of compact binaries.

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)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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