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Enregistrement W3166639361 · doi:10.3847/1538-4357/ac0623

An Archival Search for Neutron-star Mergers in Gravitational Waves and Very-high-energy Gamma Rays

2021· article· en· W3166639361 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCherenkov radiationGravitational waveNeutron starCherenkov Telescope ArrayLIGOTelescopeBinary numberGamma-ray burst

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recent discovery of electromagnetic signals in coincidence with neutron-star mergers has solidified the importance of multimessenger campaigns in studying the most energetic astrophysical events. Pioneering multimessenger observatories, such as LIGO/Virgo and IceCube, record many candidate signals below the detection significance threshold. These sub-threshold event candidates are promising targets for multimessenger studies, as the information provided by them may, when combined with contemporaneous gamma-ray observations, lead to significant detections. Here we describe a new method that uses such candidates to search for transient events using archival very-high-energy gamma-ray data from imaging atmospheric Cherenkov telescopes (IACTs). We demonstrate the application of this method to sub-threshold binary neutron star (BNS) merger candidates identified in Advanced LIGO’s first observing run. We identify eight hours of archival VERITAS observations coincident with seven BNS merger candidates and search them for TeV emission. No gamma-ray emission is detected; we calculate upper limits on the integral flux and compare them to a short gamma-ray burst model. We anticipate this search method to serve as a starting point for IACT searches with future LIGO/Virgo data releases as well as in other sub-threshold studies for multimessenger transients, such as IceCube neutrinos. Furthermore, it can be deployed immediately with other current-generation IACTs, and has the potential for real-time use that places a minimal burden on experimental operations. Lastly, this method may serve as a pilot for studies with the Cherenkov Telescope Array, which has the potential to observe even larger fields of view in its divergent pointing mode.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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