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Enregistrement W1974532581 · doi:10.1051/0004-6361/200913067

Galaxy structure searches by photometric redshifts in the CFHTLS

2009· article· en· W1974532581 sur OpenAlexaboutno aff
C. Adami, F. Durret, Christophe Benoıst, J. Coupon, A. Mazure, B. Meneux, O. Ilbert, J. Blaizot, S. Arnouts, A. Cappi, B. Garilli, L. Guennou, V. LeBrun, O. LeFèvre, S. Maurogordato, H. J. McCracken, Y. Mellier, E. Slezak, L. Tresse, M. P. Ulmer

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésPhysicsRedshiftAstrophysicsPhotometric redshiftGalaxyGalaxy clusterCluster (spacecraft)Redshift surveyCorrelation function (quantum field theory)AstronomyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Counting clusters is one of the methods to constrain cosmological parameters, but has been limited up to now both by the redshift range and by the relatively small sizes of the homogeneously surveyed areas.Aims. In order to enlarge publicly available optical cluster catalogs, in particular at high redshift, we have performed a systematic search for clusters of galaxies in the Canada France Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS).Methods. We considered the deep 2, 3 and 4 CFHTLS Deep fields (each 1 1 deg2), as well as the wide 1, 3 and 4 CFHTLS Wide fields. We used the Le Phare photometric redshifts for the galaxies detected in these fields with magnitude limits of i'=25 and 23 for the Deep and Wide fields respectively. We then constructed galaxy density maps in photometric redshift bins of 0.1 based on an adaptive kernel technique and detected structures with SExtractor at various detection levels. In order to assess the validity of our cluster detection rates, we applied a similar procedure to galaxies in Millennium simulations. We measured the correlation function of our cluster candidates. We analyzed large scale properties and substructures, including filaments, by applying a minimal spanning tree algorithm both to our data and to the Millennium simulations.Results. We detected 1200 candidate clusters with various masses (minimal masses between 1.0 1013 and 5.5 1013 and mean masses between 1.3 1014 and 12.6 10) in the CFHTLS Deep and Wide fields, thus notably increasing the number of known high redshift cluster candidates. We found a correlation function for these objects comparable to that obtained for high redshift cluster surveys. We also show that the CFHTLS deep survey is able to trace the large scale structure of the universe up to . Our detections are fully consistent with those made in various CFHTLS analyses with other methods. We now need accurate mass determinations of these structures to constrain cosmological parameters.Conclusions. We have shown that a search for galaxy clusters based on density maps built from galaxy catalogs in photometric redshift bins is successful and gives results comparable to or better than those obtained with other methods. By applying this technique to the CFHTLS survey we have increased the number of known optical high redshift cluster candidates by a large factor, an important step towards using cluster counts to measure cosmological parameters.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations48
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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