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Enregistrement W2079116441 · doi:10.1088/0004-637x/777/2/123

ON THE CLUSTER PHYSICS OF SUNYAEV-ZEL'DOVICH AND X-RAY SURVEYS. III. MEASUREMENT BIASES AND COSMOLOGICAL EVOLUTION OF GAS AND STELLAR MASS FRACTIONS

2013· article· en· W2079116441 sur OpenAlexaff
Nicholas Battaglia, J. Richard Bond, Christoph Pfrommer, Jonathan Sievers

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsVirial theoremSunyaev–Zel'dovich effectHydrostatic equilibriumGalaxy clusterBaryonCosmic varianceDark matterCluster (spacecraft)RADIUSRadiative coolingGalaxyAstronomyRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas masses tightly correlate with the virial masses of galaxy clusters, allowing for a precise determination of cosmological parameters by means of X-ray surveys. However, the gas mass fractions ( f gas ) at the virial radius ( R 200 ) derived from recent Suzaku observations are considerably larger than the cosmic mean, calling into question the accuracy of cosmological parameters. Here, we use a large suite of cosmological hydrodynamical simulations to study measurement biases of f gas . We employ different variants of simulated physics, including radiative gas physics, star formation, and thermal feedback by active galactic nuclei, which we show is able to arrest overcooling and to result in constant stellar mass fractions for redshifts z < 1. Computing the mass profiles in 48 angular cones, we find anisotropic gas and total mass distributions that imply an angular variance of f gas at the level of 30%. This anisotropy originates from the recent formation epoch of clusters and from the strong internal baryon-to-dark-matter density bias. In the most extreme cones, f gas can be biased high by a factor of two at R 200 in massive clusters ( M 200 ∼ 10 15 M ☉ ), thereby providing an explanation for high f gas measurements by Suzaku . While projection lowers this factor, there are other measurement biases that may (partially) compensate. At R 200 , f gas is biased high by 20% when assuming hydrostatic equilibrium masses, i.e., neglecting the kinetic pressure, and by another ∼10%–20% due to the presence of density clumping. At larger radii, both measurement biases increase dramatically. While the cluster sample variance of the true f gas decreases to a level of 5% at R 200 , the sample variance that includes both measurement biases remains fairly constant at the level of 10%–20%. The constant redshift evolution of f gas within R 500 for massive clusters is encouraging for using gas masses to derive cosmological parameters, provided the measurement biases can be controlled.

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)0,003
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations103
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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