Stellar mass versus velocity dispersion as tracers of the lensing signal around bulge-dominated galaxies
Notice bibliographique
Résumé
We present the results of a weak gravitational lensing analysis to determine whether the stellar mass or else the velocity dispersion is more closely related to the amplitude of the lensing signal around galaxies, hence to the projected distribution of dark matter. The lensing signal on smaller scales than the virial radius corresponds most closely to the lensing velocity dispersion in the case of a singular isothermal profile, but is also sensitive on larger scales to the clustering of the haloes. We have selected over 4000 lens galaxies at a redshift z < 0.2 with concentrated (or bulge-dominated) surface brightness profiles from the ~300 square degree overlap between the Red-sequence Cluster Survey 2 (RCS2) and the data release 7 (DR7) of the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). We consider both the spectroscopic velocity dispersion and a model velocity dispersion (a combination of the stellar mass, the size, and the Sérsic index of a galaxy). Comparing the model and spectroscopic velocity dispersion we find that they correlate well for galaxies with concentrated brightness profiles. We find that the stellar mass and the spectroscopic velocity dispersion trace the amplitude of the lensing signal on small scales equally well. The model velocity dispersion, however, does significantly worse. A possible explanation is that the halo properties that determine the small-scale lensing signal – mainly the total mass – also depend on the structural parameters of galaxies, such as the effective radius and Sérsic index, but we lack data for a definitive conclusion.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».