The <i>XMM</i>-LSS survey: the Class 1 cluster sample over the initial 5 deg2 and its cosmological modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a sample of 29 galaxy clusters from the XMM-LSS survey over an area of some 5 deg2 out to a redshift of z= 1.05. The sample clusters, which represent about half of the X-ray clusters identified in the region, follow well-defined X-ray selection criteria and are all spectroscopically confirmed. For all clusters, we provide X-ray luminosities and temperatures as well as masses, obtained from dedicated spatial and spectral fitting. The cluster distribution peaks around z= 0.3 and T= 1.5 keV, half of the objects being groups with a temperature below 2 keV. Our LX–T(z) relation points towards self-similar evolution, but does not exclude other physically plausible models. Assuming that cluster scaling laws follow self-similar evolution, our number density estimates up to z= 1 are compatible with the predictions of the concordance cosmology and with the findings of previous ROSAT surveys. Our well-monitored selection function allowed us to demonstrate that the inclusion of selection effects is essential for the correct determination of the evolution of the LX–T relation, which may explain the contradictory results from previous studies. Extensive simulations show that extending the survey area to 10 deg2 has the potential to exclude the non-evolution hypothesis, but those constraints on more refined intracluster medium models will probably be limited by the large intrinsic dispersion of the LX–T relation, whatever be the sample size. We further demonstrate that increasing the dispersion in the scaling laws increases the number of detectable clusters, hence generating further degeneracy [in addition to σ8, Ωm, LX–T(z)] in the cosmological interpretation of the cluster number counts. We provide useful empirical formulae for the cluster mass–flux and mass–count rate relations as well as a comparison between the XMM-LSS mass sensitivity and that of forthcoming Sunyaev–Zel'dovich surveys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».