The clustering of galaxies in the SDSS-III DR9 Baryon Oscillation Spectroscopic Survey: constraints on primordial non-Gaussianity
Notice bibliographique
Résumé
We analyse the density field of 264 283 galaxies observed by the Sloan Digital Sky Survey (SDSS)-III Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) and included in the SDSS Data Release 9 (DR9). In total, the SDSS DR9 BOSS data include spectroscopic redshifts for over 400 000 galaxies spread over a footprint of more than 3000 deg2. We measure the power spectrum of these galaxies with redshifts 0.43 < z < 0.7 in order to constrain the amount of local non-Gaussianity, | $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$|, in the primordial density field, paying particular attention to the impact of systematic uncertainties. The BOSS galaxy density field is systematically affected by the local stellar density and this influences the ability to accurately measure | $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$|. In the absence of any correction, we find (erroneously) that the probability that | $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$| is greater than zero, P(| $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$| > 0), is 99.5 per cent. After quantifying and correcting for the systematic bias and including the added uncertainty, we find − 45 < | $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$| < 195 at 95 per cent confidence and P(| $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$| > 0) = 91.0 per cent. A more conservative approach assumes that we have only learnt the k dependence of the systematic bias and allows any amplitude for the systematic correction; we find that the systematic effect is not fully degenerate with that of | $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$|, and we determine that −82 < | $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$| < 178 (at 95 per cent confidence) and P(| $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$| > 0) = 68 per cent. This analysis demonstrates the importance of accounting for the impact of Galactic foregrounds on | $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$| measurements. We outline the methods that account for these systematic biases and uncertainties. We expect our methods to yield robust constraints on | $f{{\rm _N}{\rm _L}\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!\!^{\rm local}}$| for both our own and future large-scale structure investigations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».