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Enregistrement W3210884735 · doi:10.1088/1674-4527/21/8/211

Statistical properties of fast radio bursts elucidate their origins: magnetars are favored over gamma-ray bursts

2021· article· en· W3210884735 sur OpenAlexaboutno aff
X. H. Cui, Chengmin Zhang, Shuangqiang Wang, Jianwei Zhang, Di Li, Bo Peng, Weiwei Zhu, R. G. Strom, Na Wang, Qingdong Wu, Changqing Ye, Dehua Wang, Y. G. Yang, Zhen-Qi Diao

Notice bibliographique

RevueResearch in Astronomy and Astrophysics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetarPhysicsAstrophysicsLuminosityNeutron starRedshiftFast radio burstGamma-ray burstGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fast radio bursts (FRBs) are extremely strong radio flares lasting several milliseconds, most of which come from unidentified objects at a cosmological distance. They can be apparently repeating or not. In this paper, we analyzed 18 repeaters and 12 non-repeating FRBs observed in the frequency bands of 400–800 MHz from Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME). We investigated the distributions of FRB isotropic-equivalent radio luminosity, considering the K correction. Statistically, the luminosity distribution can be better fitted by Gaussian form than by power-law. Based on the above results, together with the observed FRB event rate, pulse duration, and radio luminosity, FRB origin models are evaluated and constrained such that the gamma-ray bursts (GRBs) may be excluded for the non-repeaters while magnetars or neutron stars (NSs) emitting the supergiant pulses are preferred for the repeaters. We also found the necessity of a small FRB emission beaming solid angle (about 0.1 sr) from magnetars that should be considered, and/or the FRB association with soft gamma-ray repeaters (SGRs) may lie at a low probability of about 10%. Finally, we discussed the uncertainty of FRB luminosity caused by the estimation of the distance that is inferred by the simple relation between the redshift and dispersion measure (DM).

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 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 enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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