CFHTLenS: the relation between galaxy dark matter haloes and baryons from weak gravitational lensing
Notice bibliographique
Résumé
We present a study of the relation between dark matter halo mass and the baryonic content of their host galaxies, quantified through galaxy luminosity and stellar mass. Our investigation uses 154 deg 2 of Canada-France-Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS) lensing and photometric data, obtained from the CFHT Legacy Survey. To interpret the weak lensing signal around our galaxies, we employ a galaxy-galaxy lensing halo model which allows us to constrain the halo mass and the satellite fraction. Our analysis is limited to lenses at redshifts between 0.2 and 0.4, split into a red and a blue sample. We express the relationship between dark matter halo mass and baryonic observable as a power law with pivot points of 10 11 h -2 70 L and 2 10 11 h -2 70 M for luminosity and stellar mass, respectively. For the luminosity-halo mass relation, we find a slope of 1.32 0.06 and a normalization of 1.19 +0.06 -0.07 10 13 h -1 70 M for red galaxies, while for blue galaxies the best-fitting slope is 1.09 +0.20 -0.13 and the normalization is 0.18 +0.04 -0.05 10 13 h -1 70 M . Similarly, we find a best-fitting slope of 1.36 +0.06 -0.07 and a normalization of 1.43 +0.11 -0.08 10 13 h -1 70 M for the stellar mass-halo mass relation of red galaxies, while for blue galaxies the corresponding values are 0.98 +0.08 -0.07 and 0.84 +0.20 -0.16 10 13 h -1 70 M . All numbers convey the 68 per cent confidence limit. For red lenses, the fraction which are satellites inside a larger halo tends to decrease with luminosity and stellar mass, with the sample being nearly all satellites for a stellar mass of 2 10 9 h -2 70 M . The satellite fractions are generally close to zero for blue lenses, irrespective of luminosity or stellar mass. This, together with the shallower relation between halo mass and baryonic tracer, is a direct confirmation
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».