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Enregistrement W2009408083 · doi:10.1086/345929

Correlations of Richness and Global Properties in Galaxy Clusters

2003· article· en· W2009408083 sur OpenAlexaff
H. K. C. Yee, E. Ellingson

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrophysicsPhysicsRedshiftVelocity dispersionGalaxy clusterSpecies richnessGalaxyCluster (spacecraft)RADIUSCosmologyLuminosityScalingAstronomyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Richness is a key defining characteristic of a galaxy cluster. We measure the optical richness of galaxy clusters from the Canadian Network for Observational Cosmology Cluster Redshift Survey using the galaxy cluster center correlation amplitude B gc . We show that the B gc values measured using photometric catalogs are consistent with those derived from redshift catalogs, indicating that richness can be measured reliably from photometric data alone, even at moderate redshifts of ~0.6. We establish the correlations between optical richness and other important attributes of a galaxy cluster, such as velocity dispersion, mass, radius, and X-ray temperature and luminosity. We find that the scaling relations of these quantities with richness are entirely consistent with those derived by assuming a simple mass density profile at 0.5 h Mpc of ρ ~ r -1.8 . The excellent correlations between B gc and velocity dispersion and X-ray temperature allow one to use richness, an easily measurable quantity using relatively shallow optical imaging data alone, as a predictor of these quantities at moderate redshifts. The B gc parameter can be used to estimate the velocity dispersion of a cluster to a precision of approximately 15% (~±100 km s -1 ) and X-ray temperature to about 20%. Similar correlations, but with larger scatter, are also obtained between richness and the characteristic radius and mass of the clusters. We compare the relative merits of B gc , T X , and L X as predictors of the dynamical mass and find that they are comparable, providing estimates at an accuracy of ~30%. We also perform similar analyses of correlations between richness and velocity dispersion, T X , and L X with a sample of low-redshift Abell clusters and find consistent results, but with larger scatter, which may be the result of a less homogeneous database or sample-dependent effects.

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)0,007
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations111
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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