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Enregistrement W3049234200 · doi:10.14288/1.0072281

Contribution to the Diffuse Radio Background from Extragalactic Radio Sources

2011· article· en· W3049234200 sur OpenAlexaff
Tessa Vernstrom, D. Scott, J. V. Wall

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsSource countsSkyBrightnessPopulationCOSMIC cancer databaseRadio spectrumCosmic microwave backgroundAstronomyGalaxyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the brightness of the Cosmic Radio Background (CRB) by comparing the contribution from individual source counts to absolute measurements. We use a compilation of radio counts to estimate the contribution of detected sources to the CRB in several different frequency bands.We apply a Monte Carlo Markov Chain technique to estimate the brightness values and uncertainties, paying attention to various sources of systematic error. We compare our results to absolute measurements from the ARCADE 2 experiment. At v = 150 MHz, 325 MHz, 408 MHz, 610 MHz, 1.4 GHz, 4.8 GHz, and 8.4 GHz our calculated contributions to the background sky temperature are 18, 2.8, 1.6, 0.71, 0.11, 0.0032, 0.0059 K, respectively. If the ARCADE 2 measurements are correct and come from sources, then there must be an additional population of radio galaxies, fainter than where current data are probing. More specifically, the Euclidean-normalized counts at 1.4 GHz have to have an additional bump below about 10 μJy.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,973

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,156 · 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'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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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