Searches after Gravitational Waves Using ARizona Observatories (SAGUARO): Observations and Analysis from Advanced LIGO/Virgo's Third Observing Run
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the conclusion of the third observing run for Advanced LIGO/Virgo (O3), we present a detailed analysis of both triggered and serendipitous observations of 17 gravitational-wave (GW) events (7 triggered and 10 purely serendipitous) from the Searches After Gravitational-waves Using ARizona Observatories (SAGUARO) program. We searched a total of 4935 deg 2 down to a median 5 σ transient detection depth of 21.1 AB mag using the Mt. Lemmon 1.5 m telescope, the discovery engine for SAGUARO. In addition to triggered events within 24 hr, our transient search encompassed a time interval following GW events of <120 hr, providing observations on ∼1/2 of the events accessible to the Mt. Lemmon 1.5 m telescope. We covered 2.1%–86% of the LVC total probability ( P total ) for individual events, with a median P total ≈ 8% within <120 hr. Following improvements to our pipeline and the addition of serendipitous observations, we find a total of seven new optical candidates across five GW events, which we are unable to rule out after searching for additional information and comparing to kilonova models. Using both publicly available and our own late-time data, we investigated a total of 252 optical candidates for these 17 events, finding that only 65% were followed up in some capacity by the community. Of the total 252 candidates, we are able to rule out an additional 12 previously reported counterpart candidates. In light of these results, we discuss lessons learned from the SAGUARO GW counterpart search. We discuss how community coordination of observations and candidate follow-up, as well as the role of archival data, are crucial to improving the efficiency of follow-up efforts and preventing unnecessary duplication of effort with limited electromagnetic resources.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».