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Enregistrement W3181806994 · doi:10.1103/physrevd.104.123535

Extracting the signal of cosmic string wakes from 21-cm observations

2021· article· en· W3181806994 sur OpenAlexafffund
David Maibach, Robert Brandenberger, Devin Crichton, Alexandre Réfrégier

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésPhysicsReionizationCosmic stringString (physics)Cosmic varianceSIGNAL (programming language)RedshiftIntensity mappingAstrophysicsInterferometryGaussianTheoretical physicsAstronomyQuantum mechanicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cosmic string wake produces a distinct non-Gaussian signal in 21-cm intensity maps at redshifts above that of reionization. While the string signal is (locally) larger in amplitude than the signal of the Gaussian fluctuations of the $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$ model, they are overwhelmed (even locally in position space) by astrophysical and instrumental foregrounds. Here, we study to what extent the signal can be extracted from noisy interferometric data. The narrowness of the string-induced feature in the redshift direction allows for a subtraction of astrophysical and instrumental foregrounds. Based on the specific geometry of the string signal, we identify a particular three-point statistic that is promising in order to extract the signal, and we find that, having in mind a telescope with specifications similar to that of the MWA instrument, the string signal can be successfully extracted for a value of the string tension of $G\ensuremath{\mu}=3\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}7}$. Prospects for further improvements of the analysis are discussed.

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)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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