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Enregistrement W3184559066 · doi:10.3390/universe7080261

Project MOMO: Multiwavelength Observations and Modeling of OJ 287

2021· article· en· W3184559066 sur OpenAlexaff
S. Komossa, D. Grupe, A. Kraus, Luigi Gallo, A G Gonzalez, M. L. Parker, M. J. Valtonen, A. R. Hollett, U. Bach, José L. Gómez, I. Myserlis, S. Ciprini

Notice bibliographique

RevueUniverse · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesUniversity of LeicesterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsBlazarAstrophysicsSupermassive black holeLight curveAstronomyContext (archaeology)Black hole (networking)Active galactic nucleusTelescopeBinary black holeGalaxyGravitational waveGamma ray

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our project MOMO (Multiwavelength observations and modeling of OJ 287) consists of dedicated, dense, long-term flux and spectroscopic monitoring, and deep follow-up observations of the blazar OJ 287 at >13 frequencies from the radio to the X-ray band since late 2015. In particular, we are using Swift to obtain optical-UV-X-ray spectral energy distributions (SEDs) and the Effelsberg telescope to obtain radio measurements between 2 and 40 GHz. MOMO is the densest long-term monitoring of OJ 287 involving X-rays and broad-band SEDs. The theoretical part of the project aims at understanding jet and accretion physics of the blazar central engine in general and the supermassive binary black hole scenario in particular. Results are presented in a sequence of publications and so far included: detection and detailed analysis of the bright 2016/17 and 2020 outbursts and the long-term light curve; Swift, XMM, and NuSTAR spectroscopy of the 2020 outburst around maximum; and interpretation of selected events in the context of the binary black hole scenario of OJ 287 (papers I–IV). Here, we provide a description of the project MOMO, a summary of previous results, the latest results, and we discuss future prospects.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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