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Enregistrement W4301180883 · doi:10.48550/arxiv.astro-ph/0605148

The Type Ia Supernova Rate at z ~0.5 from the Supernova Legacy Survey

2006· preprint· en· W4301180883 sur OpenAlexaboutno aff
James D. Neill, Mark Sullivan, D. D. Balam, C. J. Pritchet, D. A. Howell, Kathy Perrett, P. Astier, Éric Aubourg, S. Basa, R. G. Carlberg, A. Conley, S. Fabbro, D. Fouchez, Julien Guy, I. Hook, R. Pain, N. Palanque‐Delabrouille, N. Regnault, J. Rich, R. Taillet, G. Aldering, P. Antilogus, C. Balland, S. Baumont, J. Bronder, M. Filiol, A. C. Gonçalves, M. Kowalski, V. Lusset, S. Perlmutter, P. Ripoche

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupernovaType (biology)PhysicsAstrophysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a measurement of the distant Type Ia supernova rate derived from the first two years of the Canada -- France -- Hawaii Telescope Supernova Legacy Survey. We observed four one-square degree fields with a typical temporal frequency of ~ 4 observer-frame days over time spans of from 158 to 211 days per season for each field, with breaks during full moon. We used 8-10 meter-class telescopes for spectroscopic followup to confirm our candidates and determine their redshifts. Our starting sample consists of 73 spectroscopically verified Type Ia supernovae in the redshift range 0.2 < z < 0.6. We derive a volumetric SN Ia rate of r_V(=0.47) = 0.42^{+0.13}_{-0.09} (systematic) +- 0.06 (statistical) X 10^-4 yr^-1 Mpc^3, assuming h = 0.7, Omega_m = 0.3 and a flat cosmology. Using recently published galaxy luminosity functions derived in our redshift range, we derive a SN Ia rate per unit luminosity of r_L(=0.47) = 0.154^{+0.048}_{-0.033} (systematic) ^{+0.039}_{-0.031} (statistical) SNu. Using our rate alone, we place an upper limit on the component of SN Ia production that tracks the cosmic star formation history of 1 SN Ia per 10^3 M_sun of stars formed. Our rate and other rates from surveys using spectroscopic sample confirmation display only a modest evolution out to z=0.55.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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