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Enregistrement W4323669801 · doi:10.3847/1538-4357/acbc7d

A Measurement of Circumgalactic Gas around Nearby Galaxies Using Fast Radio Bursts

2023· article· en· W4323669801 sur OpenAlexaff
Xiaohan Wu, Matthew McQuinn

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsHaloAstrophysicsGalaxyVirial theoremStack (abstract data type)AstronomyIntergalactic mediumBinRedshiftAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The distribution of gas in the circumgalactic medium (CGM) of galaxies of all types is poorly constrained. Foreground CGMs contribute an extra amount to the dispersion measure (DM) of fast radio bursts (FRBs). We measure this DM excess for the CGMs of 10 11 –10 13 M ⊙ halos using the CHIME/FRB first data release, a halo mass range that is challenging to probe in any other way. Because of the uncertainty in the FRBs’ angular coordinates, only for nearby galaxies is the localization sufficient to confidently associate them with intersecting any foreground halo. Thus we stack on galaxies within 80 Mpc, optimizing the stacking scheme to approximately minimize the stack’s variance and marginalize over uncertainties in FRB locations. The sample has 20–30 FRBs intersecting halos with masses of 10 11 –10 12 M ⊙ and also of 10 12 –10 13 M ⊙ , and these intersections allow a marginal 1 σ –2 σ detection of the DM excess in both mass bins. The bin of 10 11 –10 12 M ⊙ halos also shows a DM excess at 1–2 virial radii. By comparing data with different models for the CGM gas profile, we find that all models are favored by the data up to 2 σ level compared to the null hypothesis of no DM excess. With 3000 more bursts from a future CHIME data release, we project a 4 σ detection of the CGM. Distinguishing between viable CGM models by stacking FRBs with CHIME-like localization would require tens of thousands of bursts.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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