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Enregistrement W2111452504 · doi:10.1111/j.1365-2966.2006.10705.x

Potential sources of contamination to weak lensing measurements: constraints from N-body simulations

2006· article· en· W2111452504 sur OpenAlexaff
Catherine Heymans, Martin White, Alan Heavens, Carol A. Vale, Ludovic Van Waerbeke

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsWeak gravitational lensingGalaxyCosmologyGravitational lensSkyAstrophysicsStrong gravitational lensingRedshiftGravitational lensing formalismLimiting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the expected correlation between the weak gravitational shear of distant galaxies and the orientation of foreground galaxies, through the use of numerical simulations. This shear–ellipticity correlation can mimic a cosmological weak lensing signal, and is potentially the limiting physical systematic effect for cosmology with future high-precision weak lensing surveys. We find that, if uncorrected, the shear–ellipticity correlation could contribute up to 10 per cent of the weak lensing signal on scales up to 20 arcmin, for lensing surveys with a median depth zm= 1. The most massive foreground galaxies are expected to cause the largest correlations, a result also seen in the Sloan Digital Sky Survey. We find that the redshift dependence of the effect is proportional to the lensing efficiency of the foreground, and this offers prospects for removal to high precision, although with some model dependence. The contamination is characterized by a weakly negative B mode, which can be used as a diagnostic of systematic errors. We also provide more accurate predictions for a second potential source of error, the intrinsic alignment of nearby galaxies. This source of contamination is less important, however, as it can be easily removed with distance information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations186
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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