INTRACLUSTER MEDIUM ENTROPY PROFILES FOR A <i>CHANDRA</i> ARCHIVAL SAMPLE OF GALAXY CLUSTERS
Notice bibliographique
Résumé
We present radial entropy profiles of the intracluster medium (ICM) for a collection of 239 clusters taken from the Chandra X-ray Observatory's Data Archive. Entropy is of great interest because it controls ICM global properties and records the thermal history of a cluster. Entropy is therefore a useful quantity for studying the effects of feedback on the cluster environment and investigating any breakdown of cluster self-similarity. We find that most ICM entropy profiles are well fitted by a model which is a power law at large radii and approaches a constant value at small radii: K ( r ) = K 0 + K 100 ( r /100 kpc) α , where K 0 quantifies the typical excess of core entropy above the best-fitting power law found at larger radii. We also show that the K 0 distributions of both the full archival sample and the primary Highest X-Ray Flux Galaxy Cluster Sample of Reiprich (2001) are bimodal with a distinct gap between K 0 ≈ 30–50 keV cm 2 and population peaks at K 0 ∼ 15 keV cm 2 and K 0 ∼ 150 keV cm 2 . The effects of point-spread function smearing and angular resolution on best-fit K 0 values are investigated using mock Chandra observations and degraded entropy profiles, respectively. We find that neither of these effects is sufficient to explain the entropy-profile flattening we measure at small radii. The influence of profile curvature and number of radial bins on best-fit K 0 is also considered, and we find no indication that K 0 is significantly impacted by either. For completeness, we include previously unpublished optical spectroscopy of Hα and [N ii ] emission lines discussed in Cavagnolo et al. (2008a). All data and results associated with this work are publicly available via the project Web site.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».