The Incidence of Strong‐Lensing Clusters in the Red‐Sequence Cluster Survey
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of giant arcs due to strong-lensing clusters of galaxies is known to be discrepant with current theoretical expectations. This result derives from a comparison of several cluster samples with predictions in the framework of the currently favored ΛCDM cosmology, and one possible explanation for the discrepancy is that this cosmological model is not correct. In this paper we discuss the incidence of giant arcs in the Red-Sequence Cluster Survey (RCS), which again shows significant disagreement with theoretical predictions. We briefly describe a total of eight strong-lens systems, seven of which are discussed here for the first time. Based on the details of these systems, in particular on the ratio of single- to multiple-arc systems, we argue that it may be possible to explain this discrepancy in the currently favored cosmology by modifying the details of the lenses themselves. Specifically, the high incidence of multiple-arc systems and their overall high redshift suggests that a subpopulation of the global cluster population is responsible for much of the observed lensing. The lack of lensing clusters at z < 0.64 in the RCS indicates that a property associated with clusters at early times results in the boosted lensing cross sections; likely, a combination of ellipticity and elongation along the line of sight, substructure, and changes in the cluster-mass profiles is responsible. Cluster mass, which should evolve to globally higher values toward lower redshifts, is clearly not the most significant consideration for the formation of giant arcs.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».