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Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that the incidence rate of intervening strong Mg II absorbers towards gamma-ray bursts (GRBs) were a factor of 2-4 higher than towards quasars. Exploring the similar sized and uniformly selected legacy data sets XQ-100 and XSGRB, each consisting of 100 quasar and 81 GRB afterglow spectra obtained with a single instrument (VLT/X-shooter), we demonstrate that there is no disagreement in the number density of strong Mg II absorbers with rest-frame equivalent widths W_r<SUP>λ2796>1</SUP> Å towardsGRBs and quasars in the redshift range 0.1 ≲ z ≲ 5. With large and similar sample sizes, and path length coverages of Δz = 57.8 and 254.4 for GRBs and quasars, respectively, the incidences of intervening absorbers are consistent within 1σ uncertainty levels at all redshifts. For absorbers at z < 2.3, the incidence towards GRBs is a factor of 1.5 ± 0.4 higher than the expected number of strong Mg II absorbers in Sloan Digital Sky Survey (SDSS) quasar spectra, while for quasar absorbers observed with X-shooter we find an excess factor of 1.4 ± 0.2 relative to SDSS quasars. Conversely, the incidence rates agree at all redshifts with reported high-spectral-resolution quasar data, and no excess is found. The only remaining discrepancy in incidences is between SDSS Mg II catalogues and high-spectral-resolution studies. The rest-frame equivalent-width distribution also agrees to within 1σ uncertainty levels between the GRB and quasar samples. Intervening strong Mg II absorbers towards GRBs are therefore neither unusually frequent, nor unusually strong. <P />Based on observations collected at the European Southern Observatory, Paranal, Chile, Program ID: 098.A-0055, 097.A-0036, 096.A-0079, 095.B-0811(B), 095.A-0045, 094.A-0134, 093.A-0069, 092.A-0124, 0091.C-0934, 090.A-0088, 089.A-0067, 088.A-0051, 087.A-0055, 086.A-0073, 085.A-0009 and 084.A-0260. XQ-100: 189.A-0424.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».