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Enregistrement W6964944839 · doi:10.25919/n5ct-4e24

Parkes observations for project P1021 semester 2022APRS_05

2022· dataset· en· W6964944839 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCSIRO · 2022
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensDominion Astrophysical Observatory
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulsarGlitchNeutron starBinary numberBinary pulsarEclipse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose to continue our observations of PSR J1653-4518 and PSR J1812-15, a pair of long spin-period binary pulsars which both show degrees of orbitally-dependent variability. Binary pulsars are valuable objects of scientific study, allowing for multiple applications including tests of gravity, probes of the neutron star equation of state, and fossil records of stellar evolution. Long spin-period pulsars in binary systems are generally much rarer than faster-spinning `recycled’ pulsars, and represent an under-explored region of pulsar binary evolution. This is particularly true of PSR J1812-15, for which only one other pulsar (B1718-19) seems remotely comparable. Based on previous Parkes proposals, our understanding of these pulsars has significantly increased (including the development of a timing solution for PSR J1653-4518), such that we anticipate their publication in early 2022. However, a minimal low-cadence timing campaign is still required to pursue lingering questions regarding both pulsars. For PSR J1812-15, this data is required to address ongoing problems with phase connection, which may be caused by an undiagnosed glitch or other un-modelled timing effect. For PSR J1653-4518, this data is required to maintain phase-connection in support of a multifrequency observing campaign targeting high-frequency emission during the pulsar’s next anticipated eclipse in November 2022 (an effect seen in similar binary systems). These observations will set up additional publishable results beyond the anticipated near-term publications in early 2022.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,039

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,207 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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