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Enregistrement W4376129002 · doi:10.1126/science.abh1322

Constraints on the Hubble constant from supernova Refsdal’s reappearance

2023· article· en· W4376129002 sur OpenAlexaff
Patrick L. Kelly, S. Rodney, Tommaso Treu, Masamune Oguri, Wenlei Chen, Adi Zitrin, Simon Birrer, V. Bonvin, Luc Dessart, J. M. Diego, A. V. Filippenko, R. J. Foley, Daniel Gilman, J. Hjorth, Mathilde Jauzac, Kaisey S. Mandel, Martin Millon, Justin Pierel, Keren Sharon, Stephen Thorp, Liliya L. R. Williams, Tom Broadhurst, Alan Dressler, Or Graur, Saurabh W. Jha, C. McCully, Marc Postman, B. Tucker, Anja von der Linden

Notice bibliographique

RevueScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónJapan Society for the Promotion of ScienceScience and Technology Facilities CouncilMedical Research CouncilEuropean CommissionMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesGordon and Betty Moore FoundationNuclear Safety and Security CommissionUK Research and InnovationSpace Telescope Science InstituteAdolph C. and Mary Sprague Miller Institute for Basic Research in Science, University of California BerkeleyMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationVillum FondenNational Science Foundation
Mots-clésSupernovaHubble's lawConstant (computer programming)AstrophysicsPhysicsAstronomyCosmologyComputer scienceDark energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gravitationally lensed supernova Refsdal appeared in multiple images produced through gravitational lensing by a massive foreground galaxy cluster. After the supernova appeared in 2014, lens models of the galaxy cluster predicted that an additional image of the supernova would appear in 2015, which was subsequently observed. We use the time delays between the images to perform a blinded measurement of the expansion rate of the Universe, quantified by the Hubble constant ( H 0 ). Using eight cluster lens models, we infer H 0 = 64.8 − 4.3 + 4.4 kilometers per second per megaparsec . Using the two models most consistent with the observations, we find H 0 = 66.6 − 3.3 + 4.1 kilometers per second per megaparsec . The observations are best reproduced by models that assign dark-matter halos to individual galaxies and the overall cluster.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations122
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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