UPDATED RADIO Σ − D RELATION FOR GALACTIC SUPERNOVA REMNANTS
Notice bibliographique
Résumé
We present the updated empirical radio surface-brightness-to-diameter (? ? D) relation for supernova remnants (SNRs) in our Galaxy. Our original calibration sample of Galactic SNRs with independently determined distances (Pavlovic et al. 2013, hereafter Paper I) is reconsidered and updated with data which became available in the past two years. The orthogonal fitting procedure and probability-density-function-based (PDF) method are applied to the calibration sample in the log? ? logD plane. Non-standard orthogonal regression keeps the ??D and D?? relations invariant within estimated uncertainties. Our previous Monte Carlo simulations verified that the slopes of the empirical ??D relation should be determined by using the orthogonal regression, because of its good performances for data sets with severe scatter. The updated calibration sample contains 65 shell SNRs. 6 new Galactic SNRs are added to the sample from Paper I, one is omitted and distances are changed for 10 SNRs. The slope derived is here slightly steeper (? ? 5.2) than the ??D slope in Paper I (? ? 4.8). The PDF method relies on data points density maps which can provide more reliable calibrations that preserve more information contained in the calibration sample. We estimate distances to five new faint Galactic SNRs discovered for the first time by Canadian Galactic Plane Survey, and obtained distances of 2.3, 4.0, 1.3, 2.9 and 4.7 kiloparsecs for G108.5+11.0, G128.5+2.6, G149.5+3.2, G150.8+3.8 and G160.1?1.1, respectively. The updated empirical relation is used to estimate distances of 160 shell Galactic SNRs and new results change their distance scales up to 15 per cent, compared to the results from Paper I. The PDF calculation can provide even few times higher or lower values in comparison with the orthogonal fit, as it uses a totally different approach. However, on average, this difference is 32, 24 and 18 per cent for mode, median and mean distances.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».