A blind detection of a large, complex, Sunyaev-Zel’dovich structure★
Notice bibliographique
Résumé
We present an interesting Sunyaev–Zel’dovich (SZ) detection in the first of the Arcminute Microkelvin Imager (AMI) ‘blind’, degree-square fields to have been observed down to our target sensitivity of . In follow-up deep pointed observations the SZ effect is detected with a maximum peak decrement greater than eight times the thermal noise. No corresponding emission is visible in the ROSAT all-sky X-ray survey and no cluster is evident in the Palomar all-sky optical survey. Compared with existing SZ images of distant clusters, the extent is large (≈10 arcmin) and complex; our analysis favours a model containing two clusters rather than a single cluster. Our Bayesian analysis is currently limited to modelling each cluster with an ellipsoidal or spherical β model, which does not do justice to this decrement. Fitting an ellipsoid to the deeper candidate we find the following. (a) Assuming that the Evrard et al. approximation to Press & Schechter correctly gives the number density of clusters as a function of mass and redshift, then, in the search area, the formal Bayesian probability ratio of the AMI detection of this cluster is 7.9 × 104:1; alternatively assuming Jenkins et al. as the true prior, the formal Bayesian probability ratio of detection is 2.1 × 105:1. (b) The cluster mass is . (c) Abandoning a physical model with number density prior and instead simply modelling the SZ decrement using a phenomenological β model of temperature decrement as a function of angular distance, we find a central SZ temperature decrement of K – this allows for cosmic microwave background primary anisotropies, receiver noise and radio sources. We are unsure if the cluster system we observe is a merging system or two separate clusters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».