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Enregistrement W4389715335 · doi:10.1093/mnras/stad3844

The true fraction of repeating fast radio bursts revealed through CHIME source count evolution

2023· article· en· W4389715335 sur OpenAlexaboutno aff
Shotaro Yamasaki, Tomotsugu Goto, Chih-Teng Ling, T. Hashimoto

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Council
Mots-clésRepeater (horology)PhysicsAstrophysicsPopulationRepetition (rhetorical device)Fraction (chemistry)Confidence intervalStatisticsLimit (mathematics)DemographyMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Fast Radio Bursts (FRBs) are classified into repeaters and non-repeaters, with only a few per cent of the observed FRB population from the Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME) confirmed as repeaters. However, this figure represents only a lower limit due to the observational biases, and the true fraction of repeaters remains unknown. Correcting for these biases uncovers a notable decline in apparently non-repeating FRB detection rate as the CHIME operational time increases. This finding suggests that a significant portion of apparently non-repeating FRBs could in fact exhibit repetition when observed over more extended periods. A simple population model infers that the true repeater fraction likely exceeds 50 per cent with 99 per cent confidence, a figure substantially larger than the observed face value, even consistent with 100 per cent. This greater prevalence of repeaters had previously gone unnoticed due to their very low repetition rates (∼10−3.5 h−1 on average). Hence, theoretical FRB models must incorporate these low-rate repeaters. Furthermore, our results indicate a significantly higher repeater volume number density, potentially exceeding observed values by up to 104 times, which in turn impacts comparisons with potential FRB progenitors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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