Attenzione: i dati modificati non sono ancora stati salvati. Per confermare inserimenti o cancellazioni di voci è necessario confermare con il tasto SALVA/INSERISCI in fondo alla pagina
CRIS Current Research Information System
Core-collapse supernovae mark the end of life of massive stars. However, despite their importance in astrophysics, their underlying mechanisms remain unclear. Neutrinos that emerge from the dense core of the star offer a promising way to study supernova dynamics. A strategy is presented to improve the potential of the KM3NeT neutrino telescope to detect core-collapse supernovae in our Galaxy or the Large Magellanic Cloud by further exploiting the properties of its optical modules equipped with multiple photomultipliers. A supernova burst is expected to produce a sudden hit rate increase in the KM3NeT detectors, which could be used to detect a supernova even in the absence of triggers from other experiments. New observables have been defined for individual optical modules that exploit the geometry and time distribution of the detected hits, enabling a better discrimination between signal and background signatures. In addition, a thorough investigation of the related systematic uncertainties is presented for the first time. When implemented, this new methodology allowed KM3NeT to probe 46% more Galactic core-collapse supernova candidates than with the previous trigger strategy, reaching the dense Galactic bulge. It is now expected that, once completed, KM3NeT will achieve full Galactic sensitivity to core-collapse supernovae independently from other experiments.
Adriani, O., Albert, A., Alhebsi, A.R., Alshalloudi, S., Alshamsi, M., Alves Garre, S., et al. (2026). Optimizing the potential of KM3NeT in detecting core-collapse supernovae. JOURNAL OF COSMOLOGY AND ASTROPARTICLE PHYSICS, 2026(4), 038-038 [10.1088/1475-7516/2026/04/038].
Optimizing the potential of KM3NeT in detecting core-collapse supernovae
Adriani O.;Albert A.;Alhebsi A. R.;Alshalloudi S.;Alshamsi M.;Alves Garre S.;Ameli F.;Andre M.;Aphecetche L.;Ardid M.;Ardid S.;Aublin J.;Badaracco F.;Bailly-Salins L.;Baret B.;Bariego-Quintana A.;Becherini Y.;Bendahman M.;Benfenati Gualandi F.;Benhassi M.;Benoit D. M.;Benusova Z.;Berbee E.;Berti E.;Bertin V.;Betti P.;Biagi S.;Boettcher M.;Bonanno D.;Bondi M.;Bottai S.;Bouasla A. B.;Boumaaza J.;Bouta M.;Bouwhuis M.;Bozza C.;Bozza R. M.;Branzas H.;Bretaudeau F.;Breuhaus M.;Bruijn R.;Brunner J.;Bruno R.;Buis E.;Buompane R.;Burriel I.;Busto J.;Caiffi B.;Calvo D.;Capone A.;Carenini F.;Carretero V.;Cartraud T.;Castaldi P.;Cecchini V.;Celli S.;Cerisy L.;Chabab M.;Chen A.;Cherubini S.;Chiarusi T.;Chung W.;Circella M.;Clark R.;Cocimano R.;Coelho J. A. B.;Coleiro A.;Condorelli A.;Coniglione R.;Coyle P.;Creusot A.;Cuttone G.;Dallier R.;De Benedittis A.;De Wasseige G.;Decoene V.;Deguire P.;Del Rosso I.;Di Mauro L. S.;Di Palma I.;Diaz A. F.;Diego-Tortosa D.;Distefano C.;Domi A.;Donzaud C.;Dornic D.;Drakopoulou E.;Drouhin D.;Ducoin J. -G.;Duverne P.;Dvornicky R.;Eberl T.;Eckerova E.;Eddymaoui A.;van Eeden T.;Eff M.;van Eijk D.;El Bojaddaini I.;El Hedri S.;El Mentawi S.;Ellajosyula V.;Enzenhofer A.;Farino M.;Ferrara G.;Filipovic M. D.;Filippini F.;Franciotti D.;Fusco L. A.;Gal T.;Garcia Mendez J.;Garcia Soto A.;Gatius Oliver C.;Geisselbrecht N.;Genton E.;Ghaddari H.;Gialanella L.;Gibson B. K.;Giorgio E.;Goos I.;Goswami P.;Gozzini S. R.;Gracia R.;Guillon B.;Haack C.;Hanna C.;van Haren H.;Hazelton E.;Heijboer A.;Hennig L.;Hernandez-Rey J. J.;Idrissi A.;Idrissi Ibnsalih W.;Illuminati G.;Jaimes R.;Janik O.;Joly D.;de Jong M.;de Jong P.;Jung B. J.;Kalaczynski P.;Katz U. F.;Keegans J.;Kikvadze V.;Kistauri G.;Kopper C.;Kouchner A.;Kovalev Y. Y.;Krupa L.;Kueviakoe V.;Kulikovskiy V.;Kvatadze R.;Labalme M.;Lahmann R.;Lamoureux M.;Langella A.;Larosa G.;Lastoria C.;Lazar J.;Lazo A.;Lehaut G.;Lemaitre V.;Leonora E.;Lessing N.;Levi G.;Lindsey Clark M.;Longhitano F.;Madarapu S.;Magnani F.;Malerba L.;Mamedov F.;Manfreda A.;Manousakis A.;Marconi M.;Margiotta A.;Marinelli A.;Markou C.;Martin L.;Mastrodicasa M.;Mastroianni S.;Mauro J.;Mehta K. C. K.;Miele G.;Migliozzi P.;Migneco E.;Mitsou M. L.;Mollo C. M.;Morales-Gallegos L.;Mori N.;Moussa A.;Mozun Mateo I.;Muller R.;Musone M. R.;Musumeci M.;Navas S.;Nayerhoda A.;Nicolau C. A.;Nkosi B.;O Fearraigh B.;Oliviero V.;Orlando A.;Oukacha E.;Pacini L.;Paesani D.;Palacios Gonzalez J.;Papalashvili G.;Papini P.;Parisi V.;Parmar A.;Pastore C.;Paun A. M.;Pavalas G. E.;Pena Martinez S.;Perrin-Terrin M.;Pestel V.;Petropavlova M.;Piattelli P.;Plavin A.;Poire C.;Popa V.;Pradier T.;Prado J.;Pulvirenti S.;Quiroz-Rangel C. A.;Randazzo N.;Ratnani A.;Razzaque S.;Rea I. C.;Real D.;Riccobene G.;Robinson J.;Romanov A.;Ros E.;Saina A.;Salesa Greus F.;Samtleben D. F. E.;Sanchez Losa A.;Sanfilippo S.;Sanguineti M.;Santonocito D.;Sapienza P.;Scaringella M.;Scarnera M.;Schnabel J.;Schumann J.;Seneca J.;Sevle Myhr P. A.;Sgura I.;Shanidze R.;Shao C.;Sharma A.;Shitov Y.;Simkovic F.;Simonelli A.;Sinopoulou A.;Spisso B.;Spurio M.;Starodubtsev O.;Stavropoulos D.;Stekl I.;Stocco D.;Taiuti M.;Tayalati Y.;Thiersen H.;Thoudam S.;Tosta e Melo I.;Trocme B.;Tsourapis V.;Tully C.;Tzamariudaki E.;Ukleja A.;Vacheret A.;Valsecchi V.;Van Elewyck V.;Vannoye G.;Vannuccini E.;Vasileiadis G.;Vazquez de Sola F.;Veutro A.;Viola S.;Vivolo D.;van Vliet A.;de Wolf E.;Lhenry-Yvon I.;Zavatarelli S.;Zito D.;Zornoza J. D.;Zuniga J.
2026
Abstract
Core-collapse supernovae mark the end of life of massive stars. However, despite their importance in astrophysics, their underlying mechanisms remain unclear. Neutrinos that emerge from the dense core of the star offer a promising way to study supernova dynamics. A strategy is presented to improve the potential of the KM3NeT neutrino telescope to detect core-collapse supernovae in our Galaxy or the Large Magellanic Cloud by further exploiting the properties of its optical modules equipped with multiple photomultipliers. A supernova burst is expected to produce a sudden hit rate increase in the KM3NeT detectors, which could be used to detect a supernova even in the absence of triggers from other experiments. New observables have been defined for individual optical modules that exploit the geometry and time distribution of the detected hits, enabling a better discrimination between signal and background signatures. In addition, a thorough investigation of the related systematic uncertainties is presented for the first time. When implemented, this new methodology allowed KM3NeT to probe 46% more Galactic core-collapse supernova candidates than with the previous trigger strategy, reaching the dense Galactic bulge. It is now expected that, once completed, KM3NeT will achieve full Galactic sensitivity to core-collapse supernovae independently from other experiments.
Adriani, O., Albert, A., Alhebsi, A.R., Alshalloudi, S., Alshamsi, M., Alves Garre, S., et al. (2026). Optimizing the potential of KM3NeT in detecting core-collapse supernovae. JOURNAL OF COSMOLOGY AND ASTROPARTICLE PHYSICS, 2026(4), 038-038 [10.1088/1475-7516/2026/04/038].
Adriani, O.; Albert, A.; Alhebsi, A. R.; Alshalloudi, S.; Alshamsi, M.; Alves Garre, S.; Ameli, F.; Andre, M.; Aphecetche, L.; Ardid, M.; Ardid, S.; A...espandi
File in questo prodotto:
Eventuali allegati, non sono esposti
I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/1063094
Attenzione
Attenzione! I dati visualizzati non sono stati sottoposti a validazione da parte dell'ateneo
Citazioni
ND
ND
ND
ND
social impact
Conferma cancellazione
Sei sicuro che questo prodotto debba essere cancellato?
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.