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Enregistrement W4383199524 · doi:10.1093/mnras/stad2009

High frequency study of FRB 20180916B using the 100-m Effelsberg radio telescope

2023· article· en· W4383199524 sur OpenAlexaboutno aff
Suryarao Bethapudi, L. G. Spitler, Robert Main, Dongzi Li, Robert Wharton

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsRadio telescopeTelescopeAstronomyRadio spectrumAstrophysicsRadio frequencyRadio astronomyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT FRB 20180916B is a repeating fast radio burst (FRB) with an activity period of 16.33 d. In previous observations ranging from ∼150−1400 MHz, the activity window was found to be frequency dependent, with lower frequency bursts occurring later. In this work, we present the highest frequency detections of bursts from this FRB, using the 100-m Effelsberg radio telescope at 4−8 GHz. We present the results from two observing campaigns. We performed the first campaign over an entire activity period which resulted in no detections. The second campaign was done in an active window at 4−8 GHz which we predicted from our modelling of chromaticity, resulting in eight burst detections. The bursts were detected in a window of 1.35 d, 3.6 d preceding the activity peak seen by Canadian hydrogen intensity mapping experiment, suggesting the chromaticity extends to higher frequency. The detected bursts have narrower temporal widths and larger spectral widths compared to lower frequencies. All of them have flat polarization position angle sweeps and high polarization fractions. The bursts also exhibit diffractive scintillation due to the Milky Way, following a f3.90 ± 0.05 scaling, and vary significantly over time. We find that burst rate across frequency scales as f−2.6 ± 0.2. Lastly, we examine implications of the frequency dependency on the source 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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