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Enregistrement W4393212636 · doi:10.48550/arxiv.2403.15668

Prototype Faraday rotation measure catalogs from the Polarisation Sky Survey of the Universe's Magnetism (POSSUM) pilot observations

2024· preprint· en· W4393212636 sur OpenAlexfundno aff
Shannon Vanderwoude, Jennifer West, B. M. Gaensler, L. Rudnick, Cameron L. Van Eck, A. J. M. Thomson, H. Andernach, C. S. Anderson, E. Carretti, G. Heald, J. P. Leahy, N. M. McClure‐Griffiths, S. P. O’Sullivan, Mehrnoosh Tahani, A. Willis

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysics and Sensor Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationAustralian GovernmentUniversity of TorontoComunidad de Madrid
Mots-clésFaraday effectSkyPhysicsFaraday cageAstronomyMeasure (data warehouse)MagnetismUniverseAstrophysicsRotation (mathematics)COSMIC cancer databaseMagnetic fieldComputer scienceCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Polarisation Sky Survey of the Universe's Magnetism (POSSUM) will conduct a sensitive $\sim$1 GHz radio polarization survey covering 20 000 square degrees of the Southern sky with the Australian Square Kilometre Array Pathfinder (ASKAP). In anticipation of the full survey, we analyze pilot observations of low-band (800-1087 MHz), mid-band (1316-1439 MHz), and combined-band observations for an extragalactic field and a Galactic-plane field (low-band only). Using the POSSUM processing pipeline, we produce prototype RM catalogs that are filtered to construct prototype RM grids. We assess typical RM grid densities and RM uncertainties and their dependence on frequency, bandwidth, and Galactic latitude. We present a median filter method for separating foreground diffuse emission from background components, and find that after application of the filter, 99.5% of measured RMs of simulated sources are within 3$σ$ of their true RM, with a typical loss of polarized intensity of 5% $\pm$ 5%. We find RM grid densities of 35.1, 30.6, 37.2, and 13.5 RMs per square degree and median uncertainties on RM measurements of 1.55, 12.82, 1.06, and 1.89 rad m$^{-2}$ for the median-filtered low-band, mid-band, combined-band, and Galactic observations, respectively. We estimate that the full POSSUM survey will produce an RM catalog of $\sim$775 000 RMs with median-filtered low-band observations and $\sim$877 000 RMs with median-filtered combined-band observations. We construct a structure function from the Galactic RM catalog, which shows a break at $0.7^{\circ}$, corresponding to a physical scale of 12-24 pc for the nearest spiral arm.

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)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,129 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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