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Enregistrement W2004199221 · doi:10.1111/j.1365-2966.2007.11951.x

A comparison of weak-lensing masses and X-ray properties of galaxy clusters

2007· article· en· W2004199221 sur OpenAlexaffabout
Henk Hoekstra

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsWeak gravitational lensingVelocity dispersionCluster (spacecraft)GalaxyRedshiftGalaxy clusterPower lawPhotometric redshiftAstronomyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present measurements of the masses of 20 X-ray luminous clusters of galaxies at intermediate redshifts, determined from a weak lensing analysis of deep archival R-band data obtained using the Canada-France-Hawaii-Telescope. Compared to previous work, our analysis accounts for a number of effects that are typically ignored, but can lead to small biases, or incorrect error estimates. We derive masses that are essentially model independent and find that they agree well with measurements of the velocity dispersion of cluster galaxies and with the results of X-ray studies. Assuming a power law between the lensing mass and the X-ray temperature, M_2500 T^alpha, we find a best fit slope of alpha=1.34^{+0.30}_{-0.28}. This slope agrees with self-similar cluster models and studies based on X-ray data alone. For a cluster with a temperature of kT=5keV we obtain a mass M_{2500}=(1.4+-0.2)\times 10^{14}h^{-1}Msun in fair agreement with recent Chandra and XMM studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations192
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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