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Enregistrement W1783051093 · doi:10.1111/j.1365-2966.2011.19760.x

Spatial matter density mapping of the STAGES Abell A901/2 supercluster field with 3D lensing

2011· article· en· W1783051093 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésWeak gravitational lensingSupercluster (genetic)Dark matterGalaxyRedshiftGalaxy clusterMass distributionPhotometric redshiftStrong gravitational lensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present weak lensing data from the Hubble Space Telescope(HST)/Space Telescope A901/902 Galaxy Evolution Survey (STAGES) survey to study the three-dimensional spatial distribution of matter and galaxies in the Abell 901/902 supercluster complex. Our method improves over the existing 3D lensing mapping techniques by calibrating and removing redshift bias and accounting for the effects of the radial elongation of 3D structures. We also include the first detailed noise analysis of a 3D lensing map, showing that even with deep HST-quality data, only the most massive structures, for example M200≳ 1015 M⊙ h−1 at z∼ 0.8, can be resolved in 3D with any reasonable redshift accuracy (Δz≈ 0.15). We compare the lensing map to the stellar mass distribution and find luminous counterparts for all mass peaks detected with a peak significance >3σ. We see structures in and behind the z= 0.165 foreground supercluster, finding structure directly behind the A901b cluster at z∼ 0.6 and also behind the south-west (SW) group at z∼ 0.7. This 3D structure viewed in projection has no significant impact on recent mass estimates of A901b or the SW group components SWa and SWb.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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