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Enregistrement W6889711193 · doi:10.25919/5e669d6b86a12

Parkes observations for project P1015 semester 2019APRS_01

2020· dataset· en· W6889711193 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCSIRO · 2020
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of TorontoCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulsarScintillationPolarization (electrochemistry)ScatteringInterstellar mediumLens (geology)Vela

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulsar scintillation, variation of the observed pulsar flux against time and frequency, contains the information of light path difference between scattered light. Observations of scintillation from many bright pulsars suggest that the scattering is not random, but instead due to highly anisotropic scattering at one more thin lenses along the line of sight. The distance from the lens to the Earth can remain the same for years, and in some cases, the lens produces discrete images of the source that last for a month. The simplicity of the scattered images, and the longevity of the lenses suggest that it may be possible to model the lens with a finite number of parameters, and make a predictive model for pulsar scintillation. We propose to observe the scintillation of the brightest pulsar, B0833-45, which shows evidence of discrete lensed images and highly anisotropic scattering, with the Parkes Ultra Wideband Receiver and the H-OH receiver. With these observations, we will test scintillation models, which make concrete predictions for the frequency evolution of the scintillation pattern. We will also use the polarization data to search for magnetic spatial structures across the lens, which have been theorized as a mechanism to create the lenses responsible for anisotropic scattering. Meanwhile, we will use the great sensitivity and resolution of this giant interstellar lens to constrain the emission region size of the Vela pulsar.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,068

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.

Tête enseignante Opus0,211
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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