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Enregistrement W3161328901 · doi:10.1093/mnras/stab2070

Evidence of a shared spectro-temporal law between sources of repeating fast radio bursts

2021· article· en· W3161328901 sur OpenAlexafffund
Mohammed A Chamma, Fereshteh Rajabi, Christopher M. Wyenberg, Abhilash Mathews, Martin Houde

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of WaterlooWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsAstrophysicsRedshiftScaling lawGalaxyScalingInverseFast radio burstDispersion (optics)Range (aeronautics)Statistical physicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We study the spectro-temporal characteristics of two repeating fast radio bursts (FRBs), namely, FRB 20180916B and FRB 20180814A , and combine the results with those from our earlier analysis on FRB 20121102A. The relationship between the frequency drift rate, or slope, of individual sub-bursts and their temporal duration is investigated. We consider a broad sample of possible dispersion measure (DM) values for each source to understand the range of valid sub-burst slope and duration measurements for all bursts and to constrain our results. We find good agreement with an inverse scaling law between the two parameters previously predicted using a simple dynamical relativistic model. The remarkably similar behaviour observed in all sources provides strong evidence that a single and common underlying physical phenomenon is responsible for the emission of signals from these three FRBs, despite their associations with different types of host galaxies at various redshifts. It also opens up the possibility that this sub-burst slope law may be a universal property among repeating FRBs, or indicates a distinct subclass among them.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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