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Enregistrement W4408344732 · doi:10.1051/0004-6361/202453277

Optimizing the hunt for extraterrestrial high-energy neutrino counterparts

2025· article· en· W4408344732 sur OpenAlexfundno aff
Pouya M. Kouch, E. Lindfors, T. Hovatta, Ioannis Liodakis, K. I. I. Koljonen, K. Nilsson, Jenni Jormanainen, V. Fallah Ramazanı, M. J. Graham

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesDeutsches Elektronen-SynchrotronStockholms UniversitetTrinity College DublinScience and Technology Facilities CouncilQueen's UniversityCalifornia Institute of TechnologyEuropean CommissionQueen's University BelfastNational Aeronautics and Space AdministrationIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityNuclear Safety and Security CommissionSpace Telescope Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsExtraterrestrial lifeNeutrinoAstrophysicsAstronomyEnergy (signal processing)AstrobiologyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been a decade since the IceCube collaboration began detecting high-energy (HE) neutrinos originating from cosmic sources. Despite a few well-known individual associations and numerous phenomenological, observational, and statistical multiwavelength studies, the origin of astrophysical HE neutrinos largely remains a mystery. To date, the most convincing associations link HE neutrinos with active galactic nuclei (AGNs). Consequently, many studies have attempted population-based correlation tests between HE neutrinos and specific AGN subpopulations (such as blazars). While some of the associations are suggestive, no definitive population-based correlation has been established. This could result from either a lack of a population-based correlation or insufficient detection power, given the substantial atmospheric neutrino background. By leveraging blazar variability, we performed spatio-temporal blazar-neutrino correlation tests aimed at enhancing detection power by reliably incorporating temporal information into the statistical analysis. We used simulations to evaluate the detection power of our method under various test strategies. We find that: (1) with sufficiently large source samples, if 20% of astrophysical HE neutrinos originate from blazars, we should robustly observe ∼4σ associations; (2) a counting-based test statistic combined with a top-hat weighting scheme (rather than a Gaussian one) provides the greatest detection power; (3) applying neutrino sample cuts reduces detection power when a weighting scheme is used; and (4) in top-hat-like weighting schemes, low p-values do not occur arbitrarily with an increase in the HE neutrino error region size (any such occurrence is indicative of an underlying blazar–neutrino correlation).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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