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Enregistrement W1641926452 · doi:10.1017/s0074180900183792

Properties of galaxy dark matter halos from weak lensing

2004· article· en· W1641926452 sur OpenAlexaff
Henk Hoekstra, H. K. C. Yee, Michael D. Gladders

Notice bibliographique

RevueSymposium - International Astronomical Union · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsHaloDark matterGravitational lensWeak gravitational lensingLuminosityGalaxyRedshiftReionizationDark matter haloGalaxy cluster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the results of a study of the average mass profile around galaxies using weak gravitational lensing. We use 45.5 deg2 of RC band imaging data from the Red-Sequence Cluster Survey (RCS) and define a sample of ~ 1.2 × 105 lenses with 19.5 < RC < 21, and a sample of ~ 1.5 × 106 background galaxies with 21.5 < R < 24. We constrain the power law scaling relations between the B-band luminosity and the mass and size of the halo, and find that the results are in excellent agreement with observed luminosity–line-width relations. Under the assumption that the luminosity does not evolve with redshift, the best fit NFW model yields a mass M200 = (8.8±0.7) × 1011h–1M⊙ and a scale radius rs = I6.7+3.7–3.0h–1 kpc for a galaxy with a fiducial luminosity of Lb = 1010h–2LB⊙. the latter result is in excellent agreement with predictions from numerical simulations for a halo of this mass. We also observe a signficant anisotropy of the lensing signal around the lenses, implying that the halos are flattened and aligned with the light distribution. We find an average (projected) halo ellipticity of 〈ehalo〉 = 0.20+0.04–0.05, in fair agreement with results from numerical simulations of CDM. Alternative theories of gravity (without dark matter) predict an isotropic lensing signal, which is excluded with 99.5% confidence. Hence, our results provide strong support for the existence of dark matter.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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