Arecibo observations of a burst storm from FRB 20121102A in 2016
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT FRB 20121102A is the first known fast radio burst (FRB) from which repeat bursts were detected, and one of the best-studied FRB sources in the literature. Here we report on the analysis of 478 bursts (333 previously unreported) from FRB 20121102A using the 305-m Arecibo telescope – detected during approximately 59 hours of observations between December 2015 and October 2016. The majority of bursts are from a burst storm around September 2016. This is the earliest available sample of a large number of FRB 20121102A bursts, and it thus provides an anchor point for long-term studies of the source’s evolving properties. We observe that the bursts separate into two groups in the width-bandwidth-energy parameter space, which we refer to as the low-energy bursts (LEBs) and high-energy bursts (HEBs). The LEBs are typically longer duration and narrower bandwidth than the HEBs, reminiscent of the spectro-temporal differences observed between the bursts of repeating and non-repeating FRBs. We fit the cumulative burst rate-energy distribution with a broken power law and find that it flattens out toward higher energies. The sample shows a diverse zoo of burst morphologies. Notably, burst emission seems to be more common at the top than the bottom of our 1150–1730 MHz observing band. We also observe that bursts from the same day appear to be more similar to each other than to those of other days, but this observation requires confirmation. The wait times and burst rates that we measure are consistent with previous studies. We discuss these results, primarily in the context of magnetar models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».