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Enregistrement W3132253527 · doi:10.1093/mnras/stab564

Constraints on large-scale magnetic fields in the intergalactic medium using cross-correlation methods

2021· article· en· W3132253527 sur OpenAlexaff
A. D. Amaral, Tessa Vernstrom, B. M. Gaensler

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsIntergalactic travelFaraday effectAstrophysicsGalaxyMagnetic fieldIntergalactic mediumUpper and lower boundsPolarization (electrochemistry)Coherence (philosophical gambling strategy)RedshiftQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Large-scale coherent magnetic fields in the intergalactic medium (IGM) are presumed to play a key role in the formation and evolution of the cosmic web, and in large-scale feedback mechanisms. However, they are theorized to be extremely weak, in the nano-Gauss regime. To search for a statistical signature of these weak magnetic fields, we perform a cross-correlation between the Faraday rotation measures (RMs) of 1742 radio galaxies at z > 0.5 and large-scale structure at 0.1 < z < 0.5, as traced by 18 million optical and infrared foreground galaxies. No significant correlation signal was detected within the uncertainty limits. We are able to determine model-dependent 3σ upper limits on the parallel component of the mean magnetic field strength of filaments in the IGM of ∼30 nG for coherence scales between 1 and 2.5 Mpc, corresponding to a mean upper bound RM enhancement of ∼3.8 rad m−2 due to filaments along all probed sightlines. These upper bounds are consistent with upper bounds found previously using other techniques. Our method can be used to further constrain intergalactic magnetic fields with upcoming future radio polarization surveys.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,601

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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