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Enregistrement W1970537347 · doi:10.1093/mnras/stt525

Dark matter halo properties from galaxy–galaxy lensing★

2013· article· en· W1970537347 sur OpenAlexaboutno aff
F. Brimioulle, S. Seitz, M. Lerchster, R. Bender, J. Snigula

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyHaloSigmaLuminosityRedshiftWeak gravitational lensingDark matterGravitational lensAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present results for a galaxy–galaxy lensing study based on imaging data from the Canada–France–Hawaii Telescope Legacy Survey Wide. From a 12 million object multicolour catalogue for 124 deg2 of photometric data in the u*g′r′i′z′ filters, we compute photometric redshifts (with a scatter of σΔz/(1 + z) = 0.033 and an outlier rate of η = 2.0 per cent for i′ ≤ 22.5) and extract galaxy shapes down to i′ = 24.0. We select a sample of lenses and sources with 0.05 < zd ≤ 1 and 0.05 < zs ≤ 2. We fit three different galaxy halo profiles to the lensing signal, a singular isothermal sphere (SIS), a truncated isothermal sphere (BBS) and a universal density profile (NFW). We derive velocity dispersions by fitting an SIS out to 100 h−1 kpc to the excess surface mass density ΔΣ and perform maximum likelihood analyses out to a maximum scale of 2 h−1 Mpc to obtain halo parameters and scaling relations. We find luminosity scaling relations of σred ∝ L0.24 ± 0.03 for the red lens sample, σblue ∝ L0.23 ± 0.03 for blue lenses and σ ∝ L0.29 ± 0.02 for the combined lens sample with zero-points of |$\sigma ^{*}_{\rm red}=162\pm 2\,{\rm km\ s^{-1}}$|⁠, |$\sigma ^{*}_{\rm blue}=115\pm 3\,{\rm km\ s^{-1}}$| and σ* = 135 ± 2 km s−1 at a chosen reference luminosity |$L^{*}_{r^{\prime}}=1.6 \times 10^{10}\ h^{-2}\ L_{r^{\prime},\odot}$|⁠. The steeper slope for the combined sample is due to the different zero-points of the blue and red lenses and the fact that blue lenses dominate at low luminosities and red lenses at high luminosities. The mean effective redshifts for the lens samples are 〈zred〉 = 0.28 for red lenses, 〈zblue〉 = 0.35 for blue lenses and 〈z〉 = 0.34 for the combined lens sample. The BBS maximum likelihood analysis yields for the combined sample a velocity dispersion of |$\sigma ^{*} = 131^{+2}_{-2}$| km s− 1 and a truncation radius of |$s^{*} = 184^{+17}_{+14} \ h^{-1}$| kpc, corresponding to a total mass of |$M^{*}_{\rm {total,BBS}} = 2.32^{+0.28}_{-0.25} \times 10^{12} \ h^{-1} \ {\rm M}_{{\odot }}$| and a mass-to-light (M/L) ratio of |$M^{*}_{\rm total,BBS}/L^{*}=178^{+22}_{-19} \ h \ {\rm M}_{{\odot }}/L_{r^{\prime },{\odot }}$| at |$L^{*}_{r^\prime}$|⁠. At a given luminosity, both velocity dispersion σ and truncation radius s are larger for red galaxies than for blue galaxies. For an NFW profile, we measure at |$L^{*}_{r^\prime}$| a virial radius of |$r^{*}_{200} = 133^{+3}_{-2} \ h^{-1}$| kpc and a concentration parameter of |$c^{*} = 6.4^{+0.9}_{-0.7}$|⁠, implying a virial mass of |$M^{*}_{200} = 7.6^{+0.5}_{-0.3} \times 10^{11} \ h^{-1} \,\mathrm{M}_{{\odot }}$|⁠. At L* for blue galaxies the concentration parameter is slightly higher than for red galaxies and r200 is significantly lower. For the combined sample, if described as a single power law, the M/L ratio scales as |$M_{\rm total, BBS}/L \propto L^{0.12^{+0.10}_{-0.11}}$|⁠, the concentration parameter scales as |$c \propto L^{-0.07^{+0.11}_{-0.11}}$|⁠. Analysing the M/L scaling for red and blue galaxies separately, we find that a broken power law (with a flat slope at high luminosities) provides a more appropriate description for red and possibly also for blue galaxies. We measure M200/Mstar for red galaxies over 2.5 decades in stellar mass. We find a minimum for this ratio at Mstar ∼ 3-4 × 1010 h− 2 M⊙ with a strong increase for lower stellar masses.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
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)0,0030,001

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 GPT0,175
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations69
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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