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Enregistrement W3082509089 · doi:10.1093/mnras/staa3436

Extremely band-limited repetition from a fast radio burst source

2020· article· en· W3082509089 sur OpenAlexaff
Pravir Kumar, R. M. Shannon, Chris Flynn, S. Osłowski, Shivani Bhandari, Cherie K. Day, Adam T. Deller, Wael Farah, Jane Kaczmarek, M. Kerr, Chris Phillips, Danny C. Price, Hao Qiu, Nithyanandan Thyagarajan

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésPhysicsAstrophysicsRadio telescopeTelescopeScintillationWidebandPopulationAstronomyOpticsDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The fast radio burst (FRB) population is observationally divided into sources that have been observed to repeat and those that have not. There is tentative evidence that the bursts from repeating sources have different properties than the non-repeating ones. In order to determine the occurrence rate of repeating sources and characterize the nature of repeat emission, we have been conducting sensitive searches for repetitions from bursts detected with the Australian Square Kilometre Array Pathfinder (ASKAP) with the 64-m Parkes radio telescope, using the recently commissioned Ultra-wideband Low (UWL) receiver system, over a band spanning 0.7–4.0 GHz. We report the detection of a repeat burst from the source of FRB 20190711A. The detected burst is 1 ms wide and has a bandwidth of just 65 MHz. We find no evidence of any emission in the remaining part of the 3.3 GHz UWL band. While the emission bandwidths of the ASKAP and UWL bursts show ν−4 scaling consistent with a propagation effect, the spectral occupancy is inconsistent with diffractive scintillation. This detection rules out models predicting broad-band emission from the FRB 20190711A source and puts stringent constraints on the emission mechanism. The low spectral occupancy highlights the importance of sub-banded search methods in detecting FRBs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations91
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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