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Enregistrement W4386379069 · doi:10.3847/1538-3881/acec78

Flux Calibration of CHIME/FRB Intensity Data

2023· article· en· W4386379069 sur OpenAlexafffundabout
Bridget C. Andersen, C. Patel, Charanjot Brar, P. J. Boyle, Emmanuel Fonseca, V. M. Kaspi, Kiyoshi W. Masui, Juan Mena-Parra, Marcus Merryfield, Bradley W. Meyers, Ketan R. Sand, Paul Scholz, Seth R. Siegel, Saurabh Singh

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsPerimeter InstituteUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for Innovation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsCalibrationFlux (metallurgy)MagnetarPulsarFast radio burstAstronomyBrightnessNeutron star

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fast radio bursts (FRBs) are bright radio transients of microsecond to millisecond duration and unknown extragalactic origin. Central to the mystery of FRBs are their extremely high characteristic energies, which surpass the typical energies of other radio transients of similar duration, like Galactic pulsar and magnetar bursts, by orders of magnitude. Calibration of FRB-detecting telescopes for burst flux and fluence determination is crucial for FRB science, as these measurements enable studies of the FRB energy and brightness distribution in comparison to progenitor theories. The Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME) is a radio interferometer of cylindrical design. This design leads to a high FRB detection rate but also leads to challenges for CHIME/FRB flux calibration. This paper presents a comprehensive review of these challenges, as well as the automated flux calibration software pipeline that was developed to calibrate bursts detected in the first CHIME/FRB catalog, consisting of 536 events detected between 2018 July 25 and 2019 July 1. We emphasize that, due to limitations in the localization of CHIME/FRB bursts, flux and fluence measurements produced by this pipeline are best interpreted as lower limits, with uncertainties on the limiting value.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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