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Enregistrement W4400367998 · doi:10.3389/fspas.2024.1394741

A two-step strategy to identify episodic sources of gravitational waves and high-energy neutrinos in starburst galaxies

2024· article· en· W4400367998 sur OpenAlexaff
Michael L. Allen, Peter L. Biermann, L. Caramete, A. Chieffi, R. Chini, D. Frekers, L. Gergely, B. Harms, I. Jaroschewski, Pankaj S. Joshi, P. P. Kronberg, Emma Kun, A. Meli, E. S. Seo, Todor Stanev

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Astronomy and Space Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsNeutrinoAstrophysicsGravitational waveGalaxySupermassive black holeAstronomyActive galactic nucleusCOSMIC cancer databaseAstrophysical jetLuminosityParticle physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supermassive black hole (BH) mergers with spin-flips accelerate energetic particles through their relativistic precessing jets, producing high-energy neutrinos and finally gravitational waves (GWs). In star formation, massive stars form in pairs, triplets, and quadruplets, allowing second-generation mergers of the remnants with discrepant spin directions. The GW data support such a scenario. Earlier, we suggested that stellar mass BH mergers (visible in M82) with an associated spin-flip analogously allow the acceleration of energetic particles, with ensuing high-energy neutrinos and high-energy photons, and finally produce GWs. At cosmic distances, only the GWs and the neutrinos remain detectable. In this study, we generalize the argument to starburst and normal galaxies throughout their cosmic evolution and show that these galaxies may dominate over active galactic nuclei (AGN) in the flux of ultra-high-energy particles observed at Earth. All these sources contribute to the cosmic neutrino background, as well as the GW background (they detected lower frequencies). We outline a search strategy to find such episodic sources, which requires including both luminosity and flux density.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,296 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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