Weak lensing analysis of SZ-selected clusters of galaxies from the SPT and Planck surveys
Notice bibliographique
Résumé
We present the weak lensing analysis of the Wide-Field Imager Sunyaev–Zel'dovich Cluster of Galaxy (WISCy) sample, a set of 12 clusters of galaxies selected for their Sunyaev–Zel'dovich (SZ) effect. After developing new and improved methods for background selection and determination of geometric lensing scaling factors from absolute multiband photometry in cluster fields, we compare the weak lensing mass estimate with public X-ray and SZ data. We find consistency with hydrostatic X-ray masses with no significant bias, no mass dependent bias and less than 20 per cent intrinsic scatter and constrain |$f_{\rm{gas},500c}=0.128^{+0.029}_{-0.023}$|. We independently calibrate the South Pole Telescope significance–mass relation and find consistency with previous results. The comparison of weak lensing mass and Planck Compton parameters, whether extracted self-consistently with a mass–observable relation (MOR) or using X-ray prior information on cluster size, shows significant discrepancies. The deviations from the MOR strongly correlate with cluster mass and redshift. This could be explained either by a significantly shallower than expected slope of Compton decrement versus mass and a corresponding problem in the previous X-ray based mass calibration, or a size or redshift dependent bias in SZ signal extraction.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».