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Enregistrement W1586925084 · doi:10.1111/j.1365-2966.2010.17704.x

The redshift evolution of Λ cold dark matter halo parameters: concentration, spin and shape

2010· article· en· W1586925084 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMax-Planck-Institut für AstronomieEuropean Science Foundation
Mots-clésRedshiftHaloDark matterCold dark matterDark matter haloSpin (aerodynamics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a detailed study of the redshift evolution of dark matter halo structural parameters in a Λ cold dark matter cosmology. We study the mass and redshift dependence of the concentration, shape and spin parameter in N-body simulations spanning masses from 1010 to 1015h−1 M⊙ and redshifts from 0 to 2. We present a series of fitting formulae that accurately describe the time evolution of the concentration–mass (cvir–Mvir) relation since z= 2. Using arguments based on the spherical collapse model, we study the behaviour of the scalelength of the density profile during the assembly history of haloes, obtaining physical insights into the origin of the observed time evolution of the cvir–Mvir relation. We also investigate the evolution with redshift of dark matter halo shape and its dependence on mass. Within the studied redshift range, the relation between the halo shape and mass can be well fitted by a redshift-dependent power law. Finally we show that although for z= 0 the spin parameter is practically mass independent, at increasing redshift it shows an increasing correlation with mass.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations185
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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