Cosmological Constraints from the Red‐Sequence Cluster Survey
Notice bibliographique
Résumé
[abridged] We present a first cosmological analysis of a refined cluster catalog from the Red-Sequence Cluster Survey (RCS). The input cluster sample is derived from 72.07 square degrees of imaging data [...] The catalog contains 956 clusters over 0.35<z<0.95, limited by cluster richness and richness error. The calibration of the survey images has been extensively cross-checked against publicly available Sloan Digital Sky Survey imaging [...] We analyze the cluster sample via a general self-calibration technique including scatter in the mass-richness relation [...]. We fit simultaneously for Omega_M and sigma_8, and four parameters describing the calibration of cluster richness to mass, its evolution with redshift, and scatter in the richness-mass relation. The principal goal of this general analysis is to establish the consistency (or lack thereof) between the fitted parameters (both cosmological and cluster mass observables) and available results on both from independent measures. From an unconstrained analysis, Omega_M and sigma_8 are 0.31+0.11-0.10 and 0.67+0.18-0.13 respectively. An analysis including Gaussian priors on the slope and zeropoint of the mass-richness relation gives very similar results: 0.30+0.12-0.11 and 0.70+0.27-0.15. Both analyses are in good agreement with the current literature. The parameters describing the mass-richness relation in the unconstrained fit are also eminently reasonable and agree with existing follow-up data on both the RCS-1 and other cluster samples. Our results directly demonstrate that future surveys (optical and otherwise), with much larger samples of clusters, can give constraints competitive with other probes of cosmology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».