Unprecedented X-Ray Emission from the Fast Blue Optical Transient AT2022tsd
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present the X-ray monitoring campaign of AT2022tsd in the time range δ t rest = 23–116 days rest-frame since discovery. With an initial 0.3–10 keV X-ray luminosity of L x ≈ 10 44 erg s −1 at δ t rest ≈ 23 days, AT2022tsd is the most luminous FBOT to date and rivals the most luminous GRBs. We find no statistical evidence for spectral evolution. The average X-ray spectrum is well-described by an absorbed simple power-law spectral model with best-fitting photon index <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mi mathvariant="normal">Γ</mml:mi> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mn>1.89</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>0.08</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>0.09</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:math> and marginal evidence at the 3 σ confidence level for intrinsic absorption NH int ≈ 4 × 10 19 cm −2 . The X-ray light-curve can be either interpreted as a power-law decay L x ∝ t α with α ≈ − 2 and superimposed X-ray variability, or as a broken power-law with a steeper post-break decay as observed in other FBOTs such as AT2018cow. We briefly compare these results to accretion models of TDEs and GRB afterglow models.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle