Measuring the galactic plane and searching for galactic PeVatrons using the IceCube Multi-Flavor Astrophysical Neutrino sample
Notice bibliographique
Résumé
The IceCube Neutrino Observatory has provided new insights into the high-energy universe, in particular, unveiling neutrinos from the galactic plane. However, galactic neutrino sources are still unresolved. The recent detection of multi-PeV photons by LHAASO from the Cygnus region highlights its potential as a galactic neutrino source. Additionally, LHAASO, HAWC, and HESS have reported over forty galactic gamma-ray sources with energies above 100 TeV. Detecting neutrinos correlated with high-energy gamma-ray sources would provide compelling evidence of cosmic-ray acceleration in these galactic sources. In this work, we compile a 12.3-year, full-sky, all-flavor dataset, the IceCube Multi-Flavor Astrophysics Neutrino sample (ICEMAN). ICEMAN is the combination of three largely independent neutrino samples of different event morphologies and builds upon the previous work of the DNN-based cascade sample, Enhanced Starting Track Event Selection, and the Northern Track sample. Recent improvements in ice modeling and detector calibration are also incorporated into the cascade reconstruction. In addition to revisiting the galactic plane, we adopt two different analysis methods to search for galactic PeVatrons. First, we use a template-based approach to probe the Cygnus Cocoon region. Second, we use a point source hypothesis to find correlations between IceCube neutrinos and gamma-ray sources detected at energies greater than 100 TeV.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».