Performance of SK-Gd’s Upgraded Real-time Supernova Monitoring System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Among multimessenger observations of the next Galactic core-collapse supernova, Super-Kamiokande (SK) plays a critical role in detecting the emitted supernova neutrinos, determining the direction to the supernova (SN), and notifying the astronomical community of these observations in advance of the optical signal. In 2022, SK has increased the gadolinium dissolved in its water target (SK-Gd) and has achieved a Gd concentration of 0.033%, resulting in enhanced neutron detection capability, which in turn enables more accurate determination of the supernova direction. Accordingly, SK-Gd’s real-time supernova monitoring system has been upgraded. SK_SN Notice, a warning system that works together with this monitoring system, was released on 2021 December 13, and is available through GCN Notices. When the monitoring system detects an SN-like burst of events, SK_SN Notice will automatically distribute an alarm with the reconstructed direction to the supernova candidate within a few minutes. In this paper, we present a systematic study of SK-Gd’s response to a simulated Galactic SN. Assuming a supernova situated at 10 kpc, neutrino fluxes from six supernova models are used to characterize SK-Gd’s pointing accuracy using the same tools as the online monitoring system. The pointing accuracy is found to vary from 3° to 7° depending on the models. However, if the supernova is closer than 10 kpc, SK_SN Notice can issue an alarm with three-degree accuracy, which will benefit follow-up observations by optical telescopes with large fields of view.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».