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Enregistrement W4288066940 · doi:10.1093/mnrasl/slac084

Extreme blazars: the result of unstable recollimated jets?

2022· article· en· W4288066940 sur OpenAlexfundno aff
F. Tavecchio, Agnese Costa, A. Sciaccaluga

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut sur la Nutrition et les Aliments Fonctionnels
Mots-clésBlazarAstrophysicsPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Extreme BL Lacs (EHBL) form a subclass of blazars, which challenge standard emission scenarios. In a recent study it has been argued that their peculiar properties can be explained if emitting electrons are accelerated in a series of oblique shocks induced by the recollimation of the relativistic jet. However, new 3 D simulations of recollimated, weakly magnetized jets reveal that, in correspondence with the first recollimation shock, the flow develops a rapidly growing instability, becomes highly turbulent and decelerates, effectively hampering the formation of the multiple shock structure routinely observed in 2 D simulations. Building on these new findings, we propose here a revised scenario for EHBL, in which the emission is produced by electrons accelerated at the recollimation shock and subsequently further energized through stochastic acceleration in the turbulent downstream flow. We apply a simple version of this scenario to the prototypical EHBL 1ES 0229-200, showing that the spectral energy distribution (SED) can be satisfactorily reproduced with standard values of the main physical parameters.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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