Bibliographic record
Abstract
Les sursauts radio rapides ("fast radio bursts", FRBs) sont des transitoires radio extrêmement énergétiques qui semblent provenir de distances cosmologiques. Ces explosions d'une durée d'une milliseconde d'énergie de niveau Jansky restent inexpliquées parmi une famille diversifiée de modèles plausibles. Une observation d'un FRB en coïncidence avec une détection d'un signal transitoire de rayons X, optique ou d'onde gravitationnelle représenterait une percée dans ce domaine en contraignant l'espace modèle, et donc un mécanisme de coordination du suivi de FRB est crucial pour progresser leur étude. À l'heure actuelle, une suite d'observatoires automatisés communique sur Internet par l'échange d'événements d'observation virtuelle (VOEvents). Il reste à établir un service qui (1) connecte un instrument FRB à ce réseau pour produire des paquets VOEvent de FRB nouvellement détectés en temps réel et (2) traduit les VOEvents reçus en sources d'intérêt multi-longueurs d'onde à corréler avec le temps réel. L'expérience canadienne de cartographie de l'intensité de l'hydrogène (CHIME) est un radiotélescope de transit qui surveille tout le ciel nordique et détecte plusieurs FRB par jour sidéral. L'instrument CHIME/FRB recherche en temps réel les FRB, classant les signaux radio dispersés incidents à travers un pipeline à plusieurs niveaux en généralement moins d'une minute, dont le niveau final peut déclencher le nouveau Service VOEvent par CHIME/FRB. Quatre types différents de VOEvents peuvent être publiés par le Service afin de signaler les détections en temps réel de FRB nouveaux et répétitifs, avec un nom de FRB unique attribué par le Transient Name Server (TNS) et des mesures mises à jour suite à la mise à jour VOEvents. Cette thèse de maîtrise couvre la motivation scientifique et la mise en oeuvre logicielle du Service VOEvent par CHIME/FRB
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.113 | 0.058 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".