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Enregistrement W4306736508 · doi:10.1093/mnras/stac2966

Magnetic field evolution in cosmic filaments with LOFAR data

2022· article· en· W4306736508 sur OpenAlexfundno aff
E. Carretti, S. P. O’Sullivan, V. Vacca, F. Vazza, C. Gheller, Tessa Vernstrom, A. Bonafede

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDST-NRF Centre Of Excellence In Tree Health BiotechnologyInstitut national des sciences de l'UniversObservatoire de Paris, Université de Recherche Paris Sciences et LettresHorizon 2020 Framework ProgrammeInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsMinisterium für Innovation, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-WestfalenH2020 European Research CouncilCentre National de la Recherche ScientifiqueFood Allergy Research and EducationMax-Planck-GesellschaftScience and Technology Facilities CouncilMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaMinisterstwo Edukacji i NaukiNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekBundesministerium für Bildung und ForschungBranco Weiss Fellowship – Society in ScienceIstituto Nazionale di AstrofisicaScience Foundation IrelandGauss Centre for SupercomputingDepartment of Jobs, Enterprise and Innovation
Mots-clésPhysicsRedshiftAstrophysicsProtein filamentMagnetic fieldLOFARField strengthField (mathematics)COSMIC cancer databaseRange (aeronautics)Radio telescopeGalaxyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Measuring the magnetic field in cosmic filaments reveals how the Universe is magnetized and the process that magnetized it. Using the Rotation Measures (RM) at 144 MHz from the LoTSS DR2 data, we analyse the rms of the RM extragalactic component as a function of redshift to investigate the evolution with redshift of the magnetic field in filaments. From previous results, we find that the extragalactic term of the RM rms at 144 MHz is dominated by the contribution from filaments (more than 90 per cent). Including an error term to account for the minor contribution local to the sources, we fit the data with a model of the physical filament magnetic field, evolving as $B_f = B_{f,0}\, (1+z)^\alpha$ and with a density drawn from cosmological simulations of five magnetogenesis scenarios. We find that the best-fitting slope is in the range α = [ − 0.2, 0.1] with uncertainty of σα = 0.4–0.5, which is consistent with no evolution. The comoving field decreases with redshift with a slope of γ = α − 2 = [ − 2.2, −1.9]. The mean field strength at z = 0 is in the range Bf, 0 = 39–84 nG. For a typical filament gas overdensity of δg = 10 the filament field strength at z = 0 is in the range $B_{f,0}^{10}=8$–26 nG. A primordial stochastic magnetic field model with initial comoving field of BMpc = 0.04–0.11 nG is favoured. The primordial uniform field model is rejected.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations48
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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