Search for Galactic Core-collapse Supernovae in a Decade of Data Taken with the IceCube Neutrino Observatory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The IceCube Neutrino Observatory has been continuously taking data to search for O ( 0.5 – 10 ) s long neutrino bursts since 2007. Even if a Galactic core-collapse supernova is optically obscured or collapses to a black hole instead of exploding, it will be detectable via the O ( 10 ) MeV neutrino burst emitted during the collapse. We discuss a search for such events covering the time between 2008 April 17 and 2019 December 31. Considering the average data taking and analysis uptime of 91.7% after all selection cuts, this is equivalent to 10.735 yr of continuous data taking. In order to test the most conservative neutrino production scenario, the selection cuts were optimized for a model based on an 8.8 solar mass progenitor collapsing to an O–Ne–Mg core. Conservative assumptions on the effects of neutrino oscillations in the exploding star were made. The final selection cut was set to ensure that the probability to detect such a supernova within the Milky Way exceeds 99%. No such neutrino burst was found in the data after performing a blind analysis. Hence, a 90% C.L. upper limit on the rate of core-collapse supernovae out to distances of ≈25 kpc was determined to be 0.23 yr−1. For the more distant Magellanic Clouds, only high neutrino luminosity supernovae will be detectable by IceCube, unless external information on the burst time is available. We determined a model-independent limit by parameterizing the dependence on the neutrino luminosity and the energy spectrum.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».