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Enregistrement W3160234565 · doi:10.15488/10527

Binary gamma-ray pulsars

2021· dissertation· en· W3160234565 sur OpenAlexfundno aff
L. Nieder

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repository of Leibniz Universität Hannover (Leibniz Universität Hannover) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesScience and Technology Facilities CouncilMinisterium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-WestfalenIstituto Nazionale di AstrofisicaU.S. Department of EnergyVetenskapsrådetMax-Planck-GesellschaftMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyDepartment of Atomic Energy, Government of IndiaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekObservatoire de Paris, Université de Recherche Paris Sciences et LettresHigh Energy Accelerator Research OrganizationBundesministerium für Bildung und ForschungIstituto Nazionale di Fisica NucleareDeutsche ForschungsgemeinschaftCentre National de la Recherche ScientifiqueJapan Aerospace Exploration AgencyEuropean CommissionCanadian Institute for Advanced ResearchAssociated UniversitiesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science FoundationScience Foundation IrelandAgenzia Spaziale Italiana
Mots-clésPulsarGamma rayPhysicsAstrophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first pulsar has been detected in 1967 as a seemingly pulsating radio source. Since then, more than 2800 pulsars have been discovered. Most of them also in radio. With the launch of the Fermi Gamma-ray Space Telescope in 2008, more than 250 gamma-ray pulsars have been detected. This thesis concerns the development of methods to directly search the gamma-ray data for pulsars in binary systems, and presents the discovery and analysis of four such pulsars.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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