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Enregistrement W1978518200 · doi:10.1086/374301

Measuring Feedback Using the Intergalactic Medium State and Evolution Inferred from the Soft X‐Ray Background

2003· article· en· W1978518200 sur OpenAlexaff
Pengjie Zhang, Ue‐Li Pen

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsROSATRedshiftGalaxyX-ray backgroundSpectral densityFlux (metallurgy)AstronomyQuasarStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore the intergalactic medium (IGM) as a potential source of the unresolved soft X-ray background (XRB) and the feasibility of extracting the IGM state and evolution from XRB observations. We build two analytical models, the continuum field model and the halo model, to calculate the IGM XRB mean flux, angular autocorrelation, and cross-correlation with galaxies. Our results suggest that the IGM may contribute a significant fraction to the unresolved soft XRB flux and correlations. We calibrated non-Gaussian errors estimated against our 512 3 moving mesh hydro simulation and estimate that the ROSAT All-Sky Survey plus Sloan Galaxy Photometric Redshift Survey would allow a ~10% accuracy in the IGM XRB-galaxy cross-correlation power spectrum measurement for 800 < l < 5000 and a ~20% accuracy in the redshift-resolved X-ray emissivity-galaxy cross-correlation power spectrum measurement for z ≲ 0.5. At small scales, nongravitational heating, i.e., feedback, dominates over gravity and leaves unique signatures in the IGM XRB, which allows a comparable accuracy in the measurement of the amount of nongravitational heating and the length scales where nongravitational energy balances gravity.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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