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Enregistrement W3196509613 · doi:10.1103/physrevd.104.103515

Probing gravitational slip with strongly lensed fast radio bursts

2021· article· en· W3196509613 sur OpenAlexfundno aff
Tal Adi, Ely D. Kovetz

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli Foundation
Mots-clésPhysicsLambdaAstrophysicsGravitational wavePopulationLine-of-sightFormalism (music)Particle physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid accumulation of observed fast radio bursts (FRBs) originating from cosmological distances makes it likely that some will be strongly lensed by intervening matter along the line of sight. Detection of lensed FRB repeaters, which account for a noteworthy fraction of the total population, will allow not only an accurate measurement of the lensing time delay, but also follow-up high-resolution observations to pinpoint the location of the lensed images. Recent works proposed to use such strongly lensed FRBs to derive constraints on the current expansion rate ${H}_{0}$ as well as on cosmic curvature. Here, we study the prospects for placing constraints on departures from general relativity via such systems. Using an ensemble of simulated events, we focus on the gravitational slip parameter ${\ensuremath{\gamma}}_{\mathrm{PN}}$ in screened modified gravity models and show that FRB time-delay measurements can yield constraints as tight as $|{\ensuremath{\gamma}}_{\mathrm{PN}}\ensuremath{-}1|\ensuremath{\lesssim}0.04\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}(\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}/100\text{ }\text{ }\mathrm{kpc})\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}[N/10{]}^{\ensuremath{-}1/2}$ at $1\ensuremath{\sigma}$ with ten detections.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,370
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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