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Enregistrement W7161998103 · doi:10.82308/33541

Radio transient calibration techniques for CHIME/FRB

2021· dissertation· en· W7161998103 sur OpenAlexaboutno aff
Bridget Andersen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulsarBrightnessCalibrationRadio telescopeFlux (metallurgy)Field of viewRadio astronomyVery-long-baseline interferometryInterferometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fast radio bursts (FRBs) are bright radio transients of micro-to-millisecond duration and unknown extragalactic origin. Central to the mystery of FRBs are their extremely high characteristic energies, which surpass the typical energies of other radio transients of similar duration, like Galactic pulsar and magnetar bursts, by orders of magnitude. Calibrating FRB-detecting telescopes for burst flux and fluence determination is crucial for FRB science, as these measurements enable studies of the FRB energy and brightness distribution in comparison to progenitor theories.The Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME) is a radio interferometer located near Penticton, B.C., that has detected an unprecedented number of FRBs. The efficiency with which CHIME detects these bursts is enabled by its novel design, consisting of four 20-m by 100-m cylindrical reflectors with 256 dual-polarization feeds lined along each axis that are sensitive to a wide bandwidth of 400-800 MHz. The CHIME/FRB project operates commensally on the CHIME data stream, continuously searching a grid of 1,024 formed beams over a ~200 square degree field of view at 1-ms time resolution. Such a novel design also produces novel challenges for CHIME/FRB flux calibration. In this thesis, we provide a comprehensive review of these challenges, as well as an automated flux calibration software pipeline that was developed to calibrate bursts detected in the first CHIME/FRB catalog, consisting of 535 events detected between July 25th, 2018 and July 1st, 2019

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,009

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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