HerMES: detection of cosmic magnification of submillimetre galaxies using angular cross-correlation★
Notice bibliographique
Résumé
Cosmic magnification is due to the weak gravitational lensing of sources in the distant Universe by foreground large-scale structure leading to coherent changes in the observed number density of the background sources. Depending on the slope of the background source number counts, cosmic magnification causes a correlation between the background and foreground galaxies, which is unexpected in the absence of lensing if the two populations are spatially disjoint. Previous attempts using submillimetre (submm) sources have been hampered by small number statistics. The large number of sources detected in the Herschel Multi-tiered Extra-galactic Survey (HerMES) Lockman-Spitzer Wide-area Infrared Extragalactic (SWIRE) field enables us to carry out the first robust study of the cross-correlation between submm sources and sources at lower redshifts. Using ancillary data, we compile two low-redshift samples from Sloan Digital Sky Survey (SDSS) and SWIRE with 〈z〉∼ 0.2 and 0.4, respectively, and cross-correlate with two submm samples based on flux density and colour criteria, selecting galaxies preferentially at z∼ 2. We detect cross-correlation on angular scales between ∼1 and 50 arcmin and find clear evidence that this is primarily due to cosmic magnification. A small, but non-negligible signal from intrinsic clustering is likely to be present due to the tails of the redshift distribution of the submm sources overlapping with those of the foreground samples.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».