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Enregistrement W3211892875 · doi:10.1017/pasa.2021.59

GASKAP-HI pilot survey science I: ASKAP zoom observations of <scp>Hi</scp> emission in the Small Magellanic Cloud

2022· article· en· W3211892875 sur OpenAlexaff
Nickolas M. Pingel, James Dempsey, N. M. McClure‐Griffiths, J. M. Dickey, Katherine Jameson, Héctor G. Arce, Guillem Anglada, Joss Bland‐Hawthorn, S. L. Breen, F. Buckland-Willis, Susan E. Clark, J. R. Dawson, Helga Dénes, Enrico M. Di Teodoro, Bi‐Qing For, T. Foster, José F. Gómez, Hiroshi Imai, G. Joncas, Chang‐Goo Kim, M.-Y. Lee, Callum Lynn, D. A. Leahy, Yik Ki, Antoine Marchal, D. McConnell, M.-A. Miville-Deschênes, Vanessa A. Moss, C. E. Murray, David L. Nidever, J. E. G. Peek, S. Stanimirović, L. Staveley‐Smith, Thor Tepper-García, Chenoa D. Tremblay, Lucero Uscanga, Jacco Th. van Loon, Enrique Vazquez‐Semadeni, J. R. Allison, C. S. Anderson, Lewis Ball, M. E. Bell, Douglas C.‐J. Bock, John D. Bunton, F. R. Cooray, T. J. Cornwell, B. Koribalski, N. Gupta, Douglas B. Hayman, Lisa Harvey-Smith, K. Lee-Waddell, A. Ng, Chris Phillips, M. A. Voronkov, T. Westmeier, M. T. Whiting

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of Australia · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversité LavalUniversity of CalgaryBrandon University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilSwinburne University of TechnologyCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationAustralian GovernmentMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesScience and Industry Endowment FundGovernment of Western AustraliaNational Science Foundation
Mots-clésPathfinderPhysicsAstrophysicsAngular resolution (graph drawing)DeconvolutionData cubeNoise (video)Spectral resolutionSpectral densityGalaxyLarge Magellanic CloudSmall Magellanic CloudImage resolutionRange (aeronautics)Molecular cloudAstronomyRemote sensingSpectral lineOpticsComputer scienceStarsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the most sensitive and detailed view of the neutral hydrogen ( ${\rm H\small I}$ ) emission associated with the Small Magellanic Cloud (SMC), through the combination of data from the Australian Square Kilometre Array Pathfinder (ASKAP) and Parkes (Murriyang), as part of the Galactic Australian Square Kilometre Array Pathfinder (GASKAP) pilot survey. These GASKAP-HI pilot observations, for the first time, reveal ${\rm H\small I}$ in the SMC on similar physical scales as other important tracers of the interstellar medium, such as molecular gas and dust. The resultant image cube possesses an rms noise level of 1.1 K ( $1.6\,\mathrm{mJy\ beam}^{-1}$ ) $\mathrm{per}\ 0.98\,\mathrm{km\ s}^{-1}$ spectral channel with an angular resolution of $30^{\prime\prime}$ ( ${\sim}10\,\mathrm{pc}$ ). We discuss the calibration scheme and the custom imaging pipeline that utilises a joint deconvolution approach, efficiently distributed across a computing cluster, to accurately recover the emission extending across the entire ${\sim}25\,\mathrm{deg}^2$ field-of-view. We provide an overview of the data products and characterise several aspects including the noise properties as a function of angular resolution and the represented spatial scales by deriving the global transfer function over the full spectral range. A preliminary spatial power spectrum analysis on individual spectral channels reveals that the power law nature of the density distribution extends down to scales of 10 pc. We highlight the scientific potential of these data by comparing the properties of an outflowing high-velocity cloud with previous ASKAP+Parkes ${\rm H\small I}$ test observations.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations39
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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