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Enregistrement W4405029421 · doi:10.1088/1475-7516/2025/12/051

Seeking the nearest neutron stars using a new local electron density map

2025· preprint· en· W4405029421 sur OpenAlexafffund
Joseph Bramante, Katherine J. Mack, Nirmal Raj, Lijing Shao, Narayani Tyagi

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensQueen's UniversityArthur B. McDonald-Canadian Astroparticle Physics Research InstitutePerimeter Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut Périmètre de physique théoriqueJet Propulsion LaboratoryMax-Planck-GesellschaftGovernment of CanadaCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésNeutron starStarsElectronAstrophysicsPhysicsk-nearest neighbors algorithmNuclear physicsComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neutron stars provide a compelling testing ground for gravity, nuclear dynamics, and physics beyond the Standard Model, and so it will be useful to locate the neutron stars nearest to Earth. To that end, we revisit pulsar distance estimates extracted from the dispersion measure of pulsar radio waves scattering on electrons. In particular, we create a new electron density map for the local kiloparsec by fitting to parallax measurements of the nearest pulsars, which complements existing maps that are fit on the Galactic scale. This “near-Earth” electron density map implies that pulsars previously estimated to be around a hundred parsecs from Earth will require a long-baseline parallax measurement campaign, both to improve local electron density maps and determine the true distances to these promising pulsars. Nearby neutron stars would be valuable laboratories for testing fundamental physics phenomena, including several late-stage neutron star heating mechanisms, using current and forthcoming telescopes. We estimate the sensitivities of the upcoming Extremely Large Telescope and Thirty Meter Telescope to neutron stars heated by dark matter capture, and find that long observing times are required.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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