The Type I superluminous supernova catalogue – II. Spectroscopic evolution in the photospheric phase, velocity measurements, and constraints on diversity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Hydrogen-poor superluminous supernovae (SLSNe) are among the most energetic explosions in the universe, reaching luminosities up to 100 times greater than those of normal supernovae. This paper presents the largest compilation of SLSN photospheric spectra to date, encompassing data from the advanced Public ESO Spectroscopic Survey of Transient Objects (ePESSTO+), the Finding Luminous and Exotic Extragalactic Transients (FLEET) search, and all published spectra up to December 2022. The data set includes a total of 974 spectra of 234 SLSNe. By constructing average phase binned spectra, we find SLSNe initially exhibit high temperatures (10 000–11 000 K), with blue continua and weak lines. A rapid transformation follows, as temperatures drop to 5000–6000 K by 40 d post-peak, leading to stronger P-Cygni features. Variance within the data set is slightly reduced when defining the phase of spectra relative to explosion, rather than peak, and normalising to the population’s median e-folding decline time. Principal Component Analysis (PCA) supports this, requiring fewer components to explain the same level of variation when binning data by scaled days from explosion, suggesting a more homogeneous grouping. Using PCA and K-means clustering, we identify outlying objects with unusual spectroscopic evolution and evidence for energy input from interaction, but find no support for groupings of two or more statistically significant subpopulations. We find Fe ii $\lambda$5169 line velocities closely track the radius implied from blackbody fits, indicating formation near the photosphere. We also confirm a correlation between velocity and velocity gradient, which can be explained if all SLSNe are in homologous expansion but with different scale velocities. This behaviour aligns with expectations for an internal powering mechanism.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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.
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 ».