Simulations of deep pencil-beam redshift surveys
Notice bibliographique
Résumé
We create mock pencil-beam redshift surveys from very large cosmological N-body simulations of two cold dark matter (CDM) cosmogonies, an Einstein–de Sitter model (τCDM) and a flat model with Ω0=0.3 and a cosmological constant (ΛCDM). We use these to assess the significance of the apparent periodicity discovered by Broadhurst et al. Simulation particles are tagged as ‘galaxies’ so as to reproduce observed present-day correlations. They are then identified along the past light-cones of hypothetical observers to create mock catalogues with the geometry and the distance distribution of the Broadhurst et al. data. We produce 1936 (2625) quasi-independent catalogues from our τCDM (ΛCDM) simulation. A couple of large clumps in a catalogue can produce a high peak at low wavenumbers in the corresponding one-dimensional power spectrum, without any apparent large-scale periodicity in the original redshift histogram. Although the simulated redshift histograms frequently display regularly spaced clumps, the spacing of these clumps varies between catalogues and there is no ‘preferred’ period over our many realizations. We find only a 0.72 (0.49) per cent chance that the highest peak in the power spectrum of a τCDM (ΛCDM) catalogue has a peak-to-noise ratio higher than that in the Broadhurst et al. data. None of the simulated catalogues with such high peaks shows coherently spaced clumps with a significance as high as that of the real data. We conclude that in CDM universes, the regularity on a scale of ∼130 h−1 Mpc observed by Broadhurst et al. has a priori probability well below 10−3.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».