TRAPUM search for pulsars in supernova remnants and pulsar wind nebulae – II. Survey analysis and population study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present the second and final set of TRAPUM searches for pulsars at 1284 MHz inside supernova remnants and pulsar wind nebulae with the MeerKAT telescope. No new pulsars were detected for any of the 80 targets, which include some unidentified TeV sources that could be pulsar wind nebulae. The mean upper limit on the flux density of undetected pulsars is 52 $\mu$Jy, which includes the average sensitivity loss across the coherent beam tiling pattern. This survey is the largest and most sensitive multitarget campaign of its kind. We explore the selection effects that precluded discoveries by testing the parameters of the survey iteratively against many simulated populations of young pulsars in supernova remnants. For the synthetic pulsars that were undetected, we find evidence that, after beaming effects are accounted for, about 45 per cent of pulsars are too faint, 30 per cent are too smeared by scattering, and a further 25 per cent have a modelled projected location, which places them outside their supernova remnant. The simulations are repeated for the S1 subband of the MeerKAT S-band receivers, resulting in a 50–150 per cent increase in the number of discoveries compared to L band depending on the flux density limit achieved. Therefore, higher frequency searches that can also achieve improved flux density limits are the best hope for future targeted searches. We also report updated properties for the two previous discoveries, including a polarimetry study of PSR J1831–0941 finding a rotation measure of 401 $\pm$ 1 rad m$^{-2}$.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».