Low-latency neutrino follow-up combining diverse IceCube selections
Notice bibliographique
Résumé
Neutrino observations are a crucial component of multi-messenger astronomy, but are currently limited by effective area and high atmospheric background. However, while other telescopes with limited field of view must be pointed in order to capture observations, IceCube’s full-sky field of view and high uptime make it an excellent instrument for realtime follow-up of astrophysical transient sources. IceCube searches for neutrino transients using an unbinned maximum likelihood method with parameters for the source’s emission time period, extension, and energy spectrum. This Fast Response Analysis can provide analysis results within tens of minutes of an astrophysical transient. Besides the follow-up of astrophysical transients manually selected as candidates, it also routinely scans areas of the sky compatible with gravitational wave alerts from LIGO/Virgo/KAGRA and IceCube event singlets which have a high probability of originating from an astrophysical source. Currently the analysis uses TeV muon neutrino candidate events whose track signature is especially suited for a precise angular reconstruction, selected and reconstructed at the South Pole and transmitted with low-latency over a satellite connection. Recently, IceCube and the neutrino astronomy community are evolving to use event samples constructed with different selections. These efforts include the follow-up of gravitational wave events with GeV neutrinos detected by IceCube-DeepCore and the observation of the Galactic plane with cascade events produced by all neutrino flavors. With plans to make IceCube-DeepCore GeV neutrino candidates and cascade events available on a day-scale latency, they can also be used in Fast Response Analyses. Moreso, multiple event samples can be combined in a Fast Response Analysis that is sensitive to a broader energy range of a neutrino transient spectrum and ensures the inclusion of all neutrino flavors. We present the analysis method and technical aspects of such an extension of the existing framework. This includes a proposed new pipeline allowing the inclusion of the more computationally-intensive reconstruction methods used by the aforementioned event selections. The extension is validated using example analyses implemented in this framework.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».