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The Advanced Virgo detector has contributed with its data to the rapid growth of the number of detected GW signals in the past few years, alongside the two Advanced LIGO instruments. First during the last month of the Observation Run 2 (O2) in August 2017 (with, most notably, the compact binary mergers GW170814 and GW170817), and then during the full Observation Run 3 (O3): an 11 months data taking period, between April 2019 and March 2020, that led to the addition of 79 events to the catalog of transient GW sources maintained by LIGO, Virgo and now KAGRA. These discoveries and the manifold exploitation of the detected waveforms benefit from an accurate characterization of the quality of the data, such as continuous study and monitoring of the detector noise sources. These activities, collectively named detector characterization and data quality or DetChar, span the whole workflow of the Virgo data, from the instrument front-end hardware to the final analyses. They are described in detail in the following article, with a focus on the results achieved by the Virgo DetChar group during the O3 run. Concurrently, a companion article describes the tools that have been used by the Virgo DetChar group to perform this work.
Virgo detector characterization and data quality: results from the O3 run
The Advanced Virgo detector has contributed with its data to the rapid growth of the number of detected GW signals in the past few years, alongside the two Advanced LIGO instruments. First during the last month of the Observation Run 2 (O2) in August 2017 (with, most notably, the compact binary mergers GW170814 and GW170817), and then during the full Observation Run 3 (O3): an 11 months data taking period, between April 2019 and March 2020, that led to the addition of 79 events to the catalog of transient GW sources maintained by LIGO, Virgo and now KAGRA. These discoveries and the manifold exploitation of the detected waveforms benefit from an accurate characterization of the quality of the data, such as continuous study and monitoring of the detector noise sources. These activities, collectively named detector characterization and data quality or DetChar, span the whole workflow of the Virgo data, from the instrument front-end hardware to the final analyses. They are described in detail in the following article, with a focus on the results achieved by the Virgo DetChar group during the O3 run. Concurrently, a companion article describes the tools that have been used by the Virgo DetChar group to perform this work.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11584/411503
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.