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Enregistrement W2107382915 · doi:10.1088/0004-637x/761/2/183

HIGH-REDSHIFT COOL-CORE GALAXY CLUSTERS DETECTED VIA THE SUNYAEV-ZEL'DOVICH EFFECT IN THE SOUTH POLE TELESCOPE SURVEY

2012· article· en· W2107382915 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSouth Pole TelescopeGalaxy clusterRedshiftCluster (spacecraft)GalaxySurface brightnessBrightest cluster galaxyTelescope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the first investigation of cool-core properties of galaxy clusters selected via their Sunyaev–Zel'dovich (SZ) effect. We use 13 galaxy clusters uniformly selected from 178 deg 2 observed with the South Pole Telescope (SPT) and followed up by the Chandra X-ray Observatory . They form an approximately mass-limited sample (>3 × 10 14 M ☉ h −1 70 ) spanning redshifts 0.3 < z < 1.1. Using previously published X-ray-selected cluster samples, we compare two proxies of cool-core strength: surface brightness concentration ( c SB ) and cuspiness (α). We find that c SB is better constrained. We measure c SB for the SPT sample and find several new z > 0.5 cool-core clusters, including two strong cool cores. This rules out the hypothesis that there are no z > 0.5 clusters that qualify as strong cool cores at the 5.4σ level. The fraction of strong cool-core clusters in the SPT sample in this redshift regime is between 7% and 56% (95% confidence). Although the SPT selection function is significantly different from the X-ray samples, the high- z c SB distribution for the SPT sample is statistically consistent with that of X-ray-selected samples at both low and high redshifts. The cool-core strength is inversely correlated with the offset between the brightest cluster galaxy and the X-ray centroid, providing evidence that the dynamical state affects the cool-core strength of the cluster. Larger SZ-selected samples will be crucial in understanding the evolution of cluster cool cores over cosmic time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations33
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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