Densidades de flujo luminoso y de radio promedio para nuestra muestra de variables de radio, por encima de la distribución primaria para las clases astrofísicas (Stewart et al. 2018). Las cruces negras indican los pares dentro de la base de datos MeerLICHT y los triángulos grises representan los límites superiores. Las líneas diagonales indican una relación fija entre la intensidad del flujo óptico y de radio, mientras que el marcador indica el desplazamiento horizontal causado por 5 magnitudes de extinción óptica. Es probable que la mayoría de nuestras fuentes de radio sean extragalácticas porque se superponen en el espacio de parámetros con cuásares y GRB. – Astro-F. SOY
La última generación de radiotelescopios es capaz de escanear grandes regiones con alta sensibilidad y ritmo, lo que da como resultado volúmenes de datos que requieren nuevos métodos para comprender mejor el tránsito del cielo.
Aquí describimos los resultados del primer proyecto de ciencia ciudadana dedicado a un tránsito de radio parabólico, utilizando datos del telescopio MeerKAT en una cadencia semanal. Explosiones desde el espacio: MeerKAT se lanzó a fines de 2021 y recibió alrededor de 89 000 calificaciones de más de 1000 voluntarios en 3 meses. Nuestros voluntarios detectaron 142 nuevas fuentes variables que, junto con los transitorios conocidos en nuestros campos, nos permitieron estimar que al menos el 2,1 % de las fuentes de radio variaban a 1,28 GHz en el tiempo de muestreo y la sensibilidad, de acuerdo con trabajos anteriores.
Proporcionamos el catálogo completo de estas fuentes, que son las variantes de radio candidatas más grandes hasta la fecha. Las fuentes tentativas encontradas con contrapartes en el archivo incluyen un púlsar (B1845-01) y una estrella máser OH (OH 30.1-0.7), así como la recuperación de erupciones estelares conocidas y chorros de rayos X binarios en nuestras observaciones. Los datos del telescopio óptico MeerLICHT, junto con las estimaciones de la variabilidad a largo plazo causada por la luminiscencia, indican que la mayoría de las nuevas variables son AGN. Esto nos dice que los científicos ciudadanos pueden detectar fenómenos que varían en escalas de tiempo desde semanas hasta varios años.
El éxito en términos de participación voluntaria y mérito científico garantiza el desarrollo continuo del proyecto, mientras usamos las calificaciones de los voluntarios para desarrollar técnicas de aprendizaje automático para encontrar transitorios.
Alex Anderson, Chris Lintott, Rob Fender, Joe Bright, Francesco Carotenotto, Laura Dressen, Mathilde Espence, Kelebugil Gashaloy, Ian Heywood, Alexander J. van der Horst, Sara Mota, Lauren Rhodes, Evangelia Tremo, David R. Williams, Patrick Woodt , Xian Zhang, Steven Blumen, Paul Grote, Paul Freiswijk, Stefano Garatana, Bayasweni Saikia, Jonas Anderson, Liseth Ruiz-Arroyo, Loic Peart, Matthew Bowman, Wilfred Domenico, Thorsten Eschweiler, Tim Forscheth, Sauro Godenzonier, Carla Lahoz, Kyle J Melville, Marian de Souza Nascimento, Leticia Navarro, Sai Parthasarathy, Pelonen, Najma Rahman, Jeffrey Smith, B. Stewart, Newton Timoc, Chloe Turek, Isabelle Whittle
Comentarios: Aceptado por MNRAS, 14 páginas + apéndice que contiene nuestra hoja de cálculo principal
Temas: fenómenos astrofísicos de alta energía (astro-ph. astrofísica de galaxias (astro-ph.GA); instrumentos y métodos astrofísicos (astro-ph.IM)
Citado como: arXiv:2304.14157 [astro-ph.HE] (o arXiv: 2304.14157v1 [astro-ph.HE] para esta versión)
Día de entrega
Quién: Alex Anderson
[v1] jueves, 27 de abril de 2023 12:53:38 UTC (3453 KB)
https://arxiv.org/abs/2304.14157
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