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Record W7162039614 · doi:10.82308/12025

Toward the very long baseline interferometric calibration of the CHIME/FRB Outriggers

2024· dissertation· en· W7162039614 on OpenAlexaboutno aff
Vishwangi Shah

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldPhysics and Astronomy
TopicRadio Astronomy Observations and Technology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPulsarRadio galaxyRadio telescopeGlitch

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les sursauts radio rapides (FRB) sont des signaux radio extrêmement lumineux d’une durée de l’ordre de la microseconde à la milliseconde avec une origine extragalactique inconnue. Une étape importante vers des modèles contraignants pour leurs progéniteurs consiste à identifier leurs galaxies hôtes, ou mieux encore, leurs positions au sein de leurs hôtes. Cela nécessite de localiser les FRB dans le ciel avec une précision inférieure à la seconde d’arc, ce qui donnerait une idée du type de galaxies et des environnements locaux dans lesquels les FRB se produisent.Le projet Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment Fast Radio Burst (CHIME/FRB) a observé un large échantillon de FRB grâce à sa conception unique optimisée pour des observations rapides à grand champ. Les Outriggers CHIME/FRB sont un réseau VLBI de trois antennes de type CHIME qui permettront au localisation des FRB avec une précision au millième d’arcsec. Pour calibrer le réseau VLBI, nous prévoyons d’employer une nouvelle approche consistant à utiliser des pulsars répartis dans tout le ciel comme calibrateurs. La mise en œuvre de cette approche nécessite la formation de faisceaux en temps réel de pulsars chaque seconde pour suivre un calibrateur de pulsar alors qu’il transite à travers le ciel et enregistre les données de tension formées par le faisceau lors d’un événement FRB pour les activer hors ligne référencement de phase. Dans cette thèse, nous décrivons les améliorations apportées au formateur de faisceaux rudimentaire en temps réel pour répondre à ces exigences.KKO, le premier Outrigger CHIME/FRB, a vu sa première lumière en juin 2022 et est en mise en service depuis cette date. Avec une distance de visibilité directe de 66 km par rapport à CHIME, il peut fournir une précision de localisation du ciel de 1 seconde d’arc. En tant qu’éclaireur pour les Outriggers, KKO a permis le développement et le test de logiciels pipelines destinés à la localisation des FRB. Dans cette thèse, nous aborderons également les pipelines mis en place pour acquérir des données des FRBs aux Outriggers, et une analyse effectuée pour obtenir l’exactitude et les erreurs estimées de nos techniques d’étalonnage VLBI

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Other design · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.559
Threshold uncertainty score0.742

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designOther design
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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