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Enregistrement W2041049810 · doi:10.1086/524032

Comparison between the Blue and Red Galaxy Alignments Detected in the Sloan Digital Sky Survey

2007· article· en· W2041049810 sur OpenAlexaff
Jounghun Lee, Ue‐Li Pen

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsGalaxyAstrophysicsSkyRedshiftScalingWeak gravitational lensingMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measure the intrinsic alignments of the blue and the red galaxies separately by analyzing the spectroscopic data of the Sloan Digital Sky Survey Data Release 6 (SDSS DR6). For both samples of the red and blue galaxies with axial ratios of b / a ≤ 0.8, we detect a 3 σ signal of the ellipticity correlation in the redshift range of 0 ≤ z ≤ 0.4 for an r -band absolute (model) magnitude cut of M r ≤ -19.2 (no K -correction). We note a difference in the strength and the distance scale for the red and the blue galaxy correlation η 2D ( r ): For the bright blue galaxies, it behaves as a quadratic scaling of the linear density correlation of ξ( r ) as η 2D ( r ) ∝ ξ 2 ( r ) with strong signal detected only at a small distance bin of r ≤ 3 h -1 Mpc, while for the bright red galaxies it follows a linear scaling as η 2D ( r ) ∝ ξ( r ) with signals detected at larger distance out to r ~ 6 h -1 Mpc. We also test whether the detected correlation signal is intrinsic or spurious by quantifying the systematic error and find that the effect of the systematic error on the ellipticity correlation is negligible. It is finally concluded that our results will be useful for the weak lensing measurements as well as the understanding of the large-scale structure formation.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations28
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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