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Enregistrement W2039616359 · doi:10.1093/mnras/stu2545

CFHTLenS: a weak lensing shear analysis of the 3D-Matched-Filter galaxy clusters

2014· article· en· W2039616359 sur OpenAlexafffundabout
Jes Ford, Ludovic Van Waerbeke, Martha Milkeraitis, C. Laigle, H. Hildebrandt, T. Erben, Catherine Heymans, Henk Hoekstra, Thomas Kitching, Y. Mellier, L. Miller, Jean Coupon, Liping Fu, Michael J. Hudson, Konrad Kuijken, Naomi Robertson, Barnaby Rowe, T. Schrabback, M. Velander

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of WaterlooUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftCanadian Space AgencyCentre National de la Recherche ScientifiqueScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhysicsWeak gravitational lensingAstrophysicsRedshiftGalaxy clusterSigmaCluster (spacecraft)GalaxyHaloMagnificationAstronomyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the cluster mass-richness scaling relation calibrated by a weak lensing analysis of ≳ 18 000 galaxy cluster candidates in the Canada–France–Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS). Detected using the 3D-Matched-Filter (MF) cluster-finder of Milkeraitis et al., these cluster candidates span a wide range of masses, from the small group scale up to ∼1015 M⊙, and redshifts 0.2 ≲ z ≲ 0.9. The total significance of the stacked shear measurement amounts to 54σ. We compare cluster masses determined using weak lensing shear and magnification, finding the measurements in individual richness bins to yield 1σ compatibility, but with magnification estimates biased low. This first direct mass comparison yields important insights for improving the systematics handling of future lensing magnification work. In addition, we confirm analyses that suggest cluster miscentring has an important effect on the observed 3D-MF halo profiles, and we quantify this by fitting for projected cluster centroid offsets, which are typically ∼0.4 arcmin. We bin the cluster candidates as a function of redshift, finding similar cluster masses and richness across the full range up to z ∼ 0.9. We measure the 3D-MF mass-richness scaling relation M200 = M0(N200/20)β. We find a normalization |$M_0 \sim (2.7^{+0.5}_{-0.4}) \times 10^{13} \,\mathrm{M}_{{\odot }}$|⁠, and a logarithmic slope of β ∼ 1.4 ± 0.1, both of which are in 1σ agreement with results from the magnification analysis. We find no evidence for a redshift dependence of the normalization. The CFHTLenS 3D-MF cluster catalogue is now available at cfhtlens.org.

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)0,002
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations34
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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