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Enregistrement W1987130167 · doi:10.1088/0004-637x/748/1/56

WEAK LENSING MEASUREMENT OF GALAXY CLUSTERS IN THE CFHTLS-WIDE SURVEY

2012· article· en· W1987130167 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilCentre National de la Recherche ScientifiqueCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésWeak gravitational lensingRedshiftGalaxyGravitational lensVelocity dispersionStrong gravitational lensingGalaxy clusterRedshift surveyEinstein radius

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the first weak gravitational lensing analysis of the completed Canada–France–Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS). We study the 64 deg 2 W1 field, the largest of the CFHTLS-Wide survey fields, and present the largest contiguous weak lensing convergence "mass map" yet made. 2.66 million galaxy shapes are measured, using the Kaiser Squires and Broadhurst Method (KSB) pipeline verified against high-resolution Hubble Space Telescope imaging that covers part of the CFHTLS. Our i '-band measurements are also consistent with an analysis of independent r '-band imaging. The reconstructed lensing convergence map contains 301 peaks with signal-to-noise ratio ν > 3.5, consistent with predictions of a ΛCDM model. Of these peaks, 126 lie within 3 0 of a brightest central galaxy identified from multicolor optical imaging in an independent, red sequence survey. We also identify seven counterparts for massive clusters previously seen in X-ray emission within 6 deg 2 XMM-LSS survey. With photometric redshift estimates for the source galaxies, we use a tomographic lensing method to fit the redshift and mass of each convergence peak. Matching these to the optical observations, we confirm 85 groups/clusters with χ 2 reduced < 3.0, at a mean redshift 〈 z c 〉 = 0.36 and velocity dispersion 〈σ c 〉 = 658.8 km s −1 . Future surveys, such as DES, LSST, KDUST, and EUCLID, will be able to apply these techniques to map clusters in much larger volumes and thus tightly constrain cosmological models.

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 enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,633

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
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations63
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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