Breakthrough listen: A technosignature search around 27 eclipsing exoplanets selected from the <i>Transiting Exoplanet Survey Satellite</i> catalogue
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Here we analyse the archival data for a set of 27 Transiting Exoplanet Survey Satellite Targets of Interest in search for artificially generated radio signals, or ‘technosignatures’, interrupted by occultation. Exoplanetary eclipses are notable events to observe in the search for technosignatures, as they mark the geometrical alignment of the target, its host star, and Earth. During an eclipse event, any signal emanating from the target of interest should cease for the duration of the eclipse and resume after the line-of-sight has been restored. Target observations were made by Breakthrough Listen using Murriyang, the CSIRO Parkes 64-m radio telescope, coupled with the ultra-wide low frequency receiver covering a continuous range of frequencies spanning 704–4 032 MHz inclusive. Each target was observed in a pattern consisting of six back-to-back 5-min source and reference sky positions for comparison during data analysis. We performed a Doppler search for narrowband signals with a minimum signal-to-noise ratio of 10, a minimum drift rate of $\pm\,0.1$ Hz/s, and a maximum drift rate of $\pm\,4.0$ Hz/s using the turboseti pipeline. In the analysis of 1 954 880 signals, 14 639 passed automated radio interference filters where each event was presented as a set of stacked dynamic spectra. Despite manually inspecting each diagram for a signal of interest, all events were attributed to terrestrial radio frequency interference.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».