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Enregistrement W4392722025 · doi:10.1093/mnras/stae740

Towards 21-cm intensity mapping at <i>z</i> = 2.28 with uGMRT using the tapered gridded estimator – IV. Wide-band analysis

2024· article· en· W4392722025 sur OpenAlexaff
Khandakar Md Asif Elahi, Somnath Bharadwaj, Srijita Pal, Abhik Ghosh, Sk. Saiyad Ali, Samir Choudhuri, Arnab Chakraborty, Abhirup Datta, Nirupam Roy, Madhurima Choudhury, Prasun Dutta

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil Moisture and Remote Sensing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaScience and Engineering Research BoardIndian Institute of Technology KharagpurTata Institute of Fundamental Research
Mots-clésPhysicsWidebandEstimatorIntensity (physics)Intensity mappingRemote sensingMeteorologyAstrophysicsComputational physicsOpticsStatisticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present a Wide-band tapered gridded estimator (TGE), which incorporates baseline migration and variation of the primary beam pattern for neutral hydrogen ($H\, {\small I}$) 21-cm intensity mapping (IM) with large frequency bandwidth radio-interferometric observations. Here we have analysed $394-494 \, {\rm MHz}$ (z = 1.9–2.6) uGMRT data to estimate the Multifrequency Angular Power Spectrum (MAPS) Cℓ(Δν) from which we have removed the foregrounds using the polynomial fitting (PF) and Gaussian Process Regression (GPR) methods developed in our earlier work. Using the residual Cℓ(Δν) to estimate the mean-squared 21-cm brightness temperature fluctuation Δ2(k), we find that this is consistent with 0 ± 2σ in several k bins. The resulting 2σ upper limit $\Delta ^2(k) \lt (4.68)^2 \, \rm {mK^2}$ at $k=0.219\, \rm {Mpc^{-1}}$ is nearly 15 times tighter than earlier limits obtained from a smaller bandwidth ($24.4 \, {\rm MHz}$) of the same data. The 2σ upper limit $[\Omega _{H\, {\small I}} b_{H\, {\small I}}] \lt 1.01 \times 10^{-2}$ is within an order of magnitude of the value expected from independent estimates of the $H\, {\small I}$ mass density $\Omega _{H\, {\small I}}$ and the $H\, {\small I}$ bias $b_{H\, {\small I}}$. The techniques used here can be applied to other telescopes and frequencies, including $\sim 150 \, {\rm MHz}$ Epoch of Reionization observations.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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