The NANOGrav 11 yr Data Set: Solar Wind Sounding through Pulsar Timing
Notice bibliographique
Résumé
The North American Nanohertz Observatory for Gravitational Waves (NANOGrav) has observed dozens of millisecond pulsars for over a decade. We have accrued a large collection of dispersion measure (DM) measurements sensitive to the total electron content between Earth and the pulsars at each observation. All lines of sight cross through the solar wind (SW), which produces correlated DM fluctuations in all pulsars. We develop and apply techniques for extracting the imprint of the SW from the full collection of DM measurements in the recently released NANOGrav 11 yr data set. We filter out long-timescale DM fluctuations attributable to structure in the interstellar medium and carry out a simultaneous analysis of all pulsars in our sample that can differentiate the correlated signature of the wind from signals unique to individual lines of sight. When treating the SW as spherically symmetric and constant in time, we find the electron number density at 1 au to be 7.9 +/- 0.2 cm(-3). We find our data to be insensitive to long-term variation in the density of the wind. We argue that our techniques paired with a high-cadence, low-radio-frequency observing campaign of near-ecliptic pulsars would be capable of mapping out large-scale latitudinal structure in the wind.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».