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Enregistrement W3104494974 · doi:10.1051/0004-6361/201935939/pdf

Glitch time series and size distributions in eight prolific pulsars

2019· article· en· W3104494974 sur OpenAlexaff
J. R. Fuentes, C. M. Espinoza, Andreas Reisenegger

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulsarGlitchVelaPhysicsAstrophysicsExponential functionStatistical physicsMonte Carlo methodAstronomyStatisticsMathematicsOpticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Glitches are rare spin-up events that punctuate the smooth slow-down of the rotation of pulsars. For the Vela pulsar and PSR J0537−6910, their large glitch sizes and the times between consecutive events have clear preferred scales (Gaussian distributions), contrary to the handful of other pulsars with enough glitches for such a study. Moreover, PSR J0537−6910 is the only pulsar that shows a strong positive correlation between the size of each glitch and the waiting time until the following one. Aims. We attempt to understand this behaviour through a detailed study of the distributions and correlations of glitch properties for the eight pulsars with at least ten detected glitches. Methods. We modelled the distributions of glitch sizes and of the times between consecutive glitches for the eight pulsars with at least ten detected events. We also looked for possible correlations between these parameters and used Monte Carlo simulations to explore two hypotheses that could explain why the correlation so clearly seen in PSR J0537−6910 is absent in other pulsars. Results. We confirm the above results for Vela and PSR J0537−6910, and verify that the latter is the only pulsar with a strong correlation between glitch size and waiting time to the following glitch. For the remaining six pulsars, the waiting time distributions are best fitted by exponentials, and the size distributions are best fitted by either power laws, exponentials, or log-normal functions. Some pulsars in the sample yield significant Pearson and Spearman coefficients (rp and rs) for the aforementioned correlation, confirming previous results. Moreover, for all except the Crab pulsar, both coefficients are positive. For each coefficient taken separately, the probability of this happening is 1/16. Our simulations show that the weaker correlations in pulsars other than PSR J0537−6910 cannot be due to missing glitches that are too small to be detected. We also tested the hypothesis that each pulsar may have two kinds of glitches, namely large, correlated ones and small, uncorrelated ones. The best results are obtained for the Vela pulsar, which exhibits a correlation with rp = 0.68 (p-value = 0.003) if its two smallest glitches are removed. The other pulsars are harder to accommodate under this hypothesis, but their glitches are not consistent with a pure uncorrelated population either. We also find that all pulsars in our sample, except the Crab pulsar, are consistent with the previously found constant ratio between glitch activity and spin-down rate, $ \dot\nu_{\mathrm{g}}/|\dot\nu|=0.010\pm 0.001 $, even though some of them have not shown any large glitches. Conclusions. To explain these results, we speculate except in the case of the Crab pulsar, that all glitches draw their angular momentum from a common reservoir (presumably a neutron superfluid component containing ≈1% of the star’s moment of inertia). However, two different trigger mechanisms could be active, a more deterministic one for larger glitches and a more random one for smaller ones.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,548

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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