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Enregistrement W3198663794 · doi:10.1093/mnras/stab3217

The variability of brightest cluster galaxies at high radio frequencies

2021· preprint· en· W3198663794 sur OpenAlexafffund
Tom Rose, A. C. Edge, S. Kiehlmann, Junhyun Baek, Aeree Chung, Taehyun Jung, Jae-Woo Kim, A. C. S. Readhead, Aidan Sedgewick

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNational Institutes of Natural SciencesCanadian Space AgencyNational Research Foundation of KoreaCalifornia Institute of TechnologyEuropean CommissionAcademia SinicaKorea Institute of Science and TechnologyNational Astronomical Observatory of JapanAalto-YliopistoMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Science CouncilScience and Technology Facilities CouncilNational Research FoundationKorea Institute of Science and Technology InformationKorea Research Environment Open NetworkNational Aeronautics and Space AdministrationKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésAstrophysicsVery-long-baseline interferometryPhysicsTelescopeRadio telescopeObservatoryAmplitudeGalaxyAstronomyBlazarCluster (spacecraft)Gamma ray

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Variability of a galaxy’s core radio source can be a significant consequence of active galactic nucleus accretion. However, this variability has not been well studied, particularly at high radio frequencies. As such, we report on a campaign monitoring the high radio frequency variability of 20 nearby, cool-core brightest cluster galaxies. From our representative sample, we show that most vary significantly on time-scales of approximately 1 yr and longer. Our highest cadence observations are at 15 GHz and are from the Owens Valley Radio Observatory. They have a median time interval of 7 d and mostly span between 8 and 13 yr. We apply a range of variability detection techniques to the sources’ light curves to analyse changes on week to decade long time-scales. Most notably, at least half of the sources show 20 per cent peak to trough variability on 3 yr time-scales, while at least a third vary by 60 per cent on 6 yr time-scales. Significant variability, which is important to studies of the Sunyaev–Zel’dovich Effect in the radio/sub-mm, is therefore a common feature of these sources. We also show how the variability relates to spectral properties at frequencies of up to 353 GHz using data from the Korean VLBI network, the NIKA2 instrument of the IRAM 30-m telescope, and the SCUBA-2 instrument of the James Clerk Maxwell Telescope.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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