Searching for pulsars associated with polarised point sources using LOFAR: Initial discoveries from the TULIPP project
Notice bibliographique
Résumé
Discovering radio pulsars, particularly millisecond pulsars (MSPs), is important for a range of astrophysical applications, such as testing theories of gravity or probing the magneto-ionic interstellar medium. We aim to discover pulsars that may have been missed in previous pulsar searches by leveraging known pulsar observables (primarily polarisation) in the sensitive, low-frequency radio images from the Low-Frequency Array (LOFAR) Two-metre Sky Survey (LoTSS), and have commenced the Targeted search, using LoTSS images, for polarised pulsars (TULIPP) survey. For this survey, we identified linearly and circularly polarised point sources with flux densities brighter than 2 mJy in LoTSS images at a centre frequency of 144 MHz with a 48 MHz bandwidth. Over 40 known pulsars, half of which are MSPs, were detected as polarised sources in the LoTSS images and excluded from the survey. We have obtained beam-formed LOFAR observations of 30 candidates, which were searched for pulsations using coherent de-dispersion. Here, we present the results of the first year of the TULIPP survey. We discovered two pulsars, PSRs J1049+5822 and J1602+3901, with rotational periods ofP = 0.73 s and 3.7 ms, respectively. We also detected a further five known pulsars (two slowly-rotating pulsars and three MSPs) for which accurate sky positions were not available to allow a unique cross-match with LoTSS sources. This targeted survey presents a relatively efficient method by which pulsars, particularly MSPs, may be discovered using the flexible observing modes of sensitive radio telescopes such as the Square Kilometre Array and its pathfinders/precursors, particularly since wide-area all-sky surveys using coherent de-dispersion are currently computationally infeasible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».