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Enregistrement W7133017554

Fast Radio Burst Statistics in Space and Time

2025· dissertation· W7133017554 sur OpenAlexfundaboutno aff
Amanda M. Cook

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill UniversityCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésHaloMilky WayPoisson distributionFast radio burstBayesian probabilityLeverage (statistics)Posterior probabilityProbability distributionSkewnessStatistical hypothesis testing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis I describe three statistical studies of fast radio bursts (FRBs), focusing on constraining the Milky Way’s (MW's) ionized halo, developing new spatial point process methodology for the identification of repeating FRBs, and performing (and maximizing the utility of) multi-wavelength observations of a nearby, active FRB. My FRB sample mainly comes from the revolutionary dataset from the FRB project of the Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME/FRB). The first project places upper limits on the total Galactic electron column as a function of Galactic latitude using FRB dispersion measures (DMs). By applying four different boundary models, I set observation-based constraints of the total Galactic DM contribution for $|b|\geq30^\circ$, depending on the Galactic latitude and selected model, that span 87.8$\,-\,141$\,pc\,cm$^{-3}$. These results suggest that some commonly used MW halo models overestimate the halo’s gas density, especially when assuming high halo masses. This work highlights the impact of feedback mechanisms in shaping the halo. The second project introduces a novel approach to inference on noisy nonhomogeneous Poisson processes (NHPPs), in particular describing the $k$-contact distribution for events in a noisy NHPP. Using a hierarchical Bayesian model, I first estimate hyperparameters that govern the intensity of the NHPP that describes CHIME/FRB's detection of independent FRBs on the sky. I then leverage the posterior distribution to infer the probability of detecting a given number of events within a certain radius in observation space. This approach has significantly increased sensitivity for identifying repeating FRB sources, increasing detection significance in 86\% of cases and decreasing the computed probability, the `probability of chance coincidence', by a median factor of around 3000 compared to the previous methodology. The third project focuses on searching for high-energy emission associated with an FRB, using contemporaneous X-ray and radio observations of the hyperactive and nearby repeating FRB source FRB 20220912A. Utilizing data from \xmm, \nicer, Effelsberg, CHIME/Pulsar, and CHIME/FRB, I place stringent upper limits on the X-ray to radio fluence ratio ($\eta_{\text{\,x/r}}$) at the time of radio bursts from the source. Despite detecting 30 radio bursts during the simultaneous X-ray observations, no significant X-ray emission was observed. Using a new Bayesian methodology that I developed, I set a 99.7\% credible interval upper limit on $\ate$ of $<2\times10^6$, the most stringent such limit for any FRB to date. These limits approach the level expected from proposed FRB emission mechanisms and observed phenomena from Galactic magnetars, especially when adopting an X-ray spectrum similar to that observed from the Galactic magnetar SGR 1935+2154 during its FRB-like emission. This thesis contributes to the field of FRB science by improving our understanding of the Milky Way’s halo and hence its co-evolution with the Galaxy and intergalactic medium, by developing novel statistical tools for identifying repeating FRBs and associations between other poorly-localized phenomena, and by placing deep limits on any associated X-ray emission of these enigmatic sources.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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