Harvesting BAT-GUANO with NITRATES (Non-Imaging Transient Reconstruction and Temporal Search): Detecting and Localizing the Faintest Gamma-Ray Bursts with a Likelihood Framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The detection of the gravitational wave (GW) counterpart GRB 170817A, underluminous compared to the cosmological gamma-ray burst (GRB) population by a factor of 10,000, motivates significant effort in detecting and localizing a dim, nearby, and slightly off-axis population of short GRBs. Swift’s Burst Alert Telescope (BAT) is one of the most sensitive GRB detectors in operation, and the only one that regularly localizes GRBs to arcminute precision, critical to rapid follow-up studies. However, the utility of BAT in targeted subthreshold searches had been historically curtailed by the unavailability of the necessary raw data for analysis. The new availability of time-tagged event data from the GUANO system motivates a renewed focus on developing sensitive targeted search analysis techniques to maximally exploit these data. While computationally cheap, we show that the typical coded-mask deconvolution imaging is limited in its sensitivity due to several factors. We formalize a maximum likelihood framework for the analysis of BAT data wherein signals are forward modeled through the full instrument response, and—coupled with the development of new response models—demonstrate its superior sensitivity to typical imaging via archival comparisons, injection campaigns, and a large number of low-latency GRB discoveries and confirmed arcminute localizations to date. We also demonstrate independent localization of some out-of-field-of-view GRBs for the first time. NITRATES’s increased sensitivity boosts the discovery rate of GRB 170817A–like events in BAT by a factor of at least 3−4×, along with enabling joint analyses and searches with other GRB, GW, neutrino, and FRB instruments. We provide public access to the response functions and search pipeline code.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».