On the cross-correlation of sub-mm sources and optically selected galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Bright submillimetre (sub-mm) galaxies are expected to arise in massive highly biased haloes, and hence exhibit strong clustering. We argue that a valuable tool for measuring these clustering properties is the cross-correlation of sub-mm galaxies with faint optically selected sources. We analyse populations of sub-mm detected and optical galaxies in the Great Observatories Origins Deep Survey-North (GOODS-N) survey area. Using optical/infrared photometric-redshift information, we search for correlations induced by two separate effects: (i) cosmic magnification of background sub-mm sources by foreground dark matter haloes traced by optical galaxies at lower redshifts and (ii) galaxy clustering due to sub-mm and optical sources tracing the same population of haloes where their redshift distributions overlap. Regarding cosmic magnification, we find no detectable correlation. Our null result is consistent with a theoretical model for the cosmic magnification, and we show that a dramatic increase in the number of sub-mm sources will be required to measure the effect reliably. Regarding clustering, we find evidence at the 3.5σ level for a cross-correlation between sub-mm and optical galaxies analysed in identical photometric redshift slices. The data hint that the sub-mm sources have an enhanced bias parameter compared to the optically selected population (with a significance of 2σ). The next generation of deep sub-mm surveys can potentially perform an accurate measurement of each of these cross-correlations, adding a new set of diagnostics for understanding the development of massive structure in the Universe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».