All-sky search for short gravitational-wave bursts in the first part of the fourth LIGO-Virgo-KAGRA observing run
Notice bibliographique
Résumé
We present a search for short-duration gravitational-wave transients in data from the first eight months of Advanced LIGO-Virgo-KAGRA's fourth observing run, denoted O4a. We use four analyses which are sensitive to a wide range of potential signals lasting up to a few seconds in the 16--4096 Hz band. Excluding binary black hole merger candidates that were already identified by low-latency analyses, we find no statistically significant evidence for other gravitational-wave transients. We measure the sensitivity of the search for representative signals, including sine-Gaussians, Gaussian pulses, and white-noise bursts with different frequencies and durations, adopting a false alarm rate of 1 per 100 years as detection threshold. Depending on signal type, we find improvements over previous searches by factors of 2 to 10 in terms of sensitivity to strain amplitude and of 90% confidence upper limit on the rate density of sources. We also evaluate a variety of core-collapse supernova models and find that, for some models, the search could have detected gravitational waves from stellar core-collapse throughout the Milky Way. Finally, we consider neutron star $f$-modes associated with pulsar glitches and find that, assuming a source similar to the Vela Pulsar, the search could have detected a gravitational-wave signal from a glitch with fractional frequency change as small as $\ensuremath{\sim}2$ to $6\ifmmode\times\else\texttimes\fi{}{10}^{\ensuremath{-}5}$ depending on the neutron star mass.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 ».