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Enregistrement W2113462545 · doi:10.1051/0004-6361:20020932

Likelihood analysis of cosmic shear on simulated and VIRMOS-DESCART data

2002· article· en· W2113462545 sur OpenAlexaff
Ludovic Van Waerbeke, Y. Mellier, R. Pelló, Ue‐Li Pen, H. J. McCracken, B. Jain

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsCosmic varianceCOSMIC cancer databaseCosmic microwave backgroundRedshiftAstrophysicsSpectral densityDark energyShape of the universeCosmological constantCosmologyCluster (spacecraft)Statistical physicsStatisticsTheoretical physicsGalaxyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a maximum likelihood analysis of cosmological parameters from measurements of the aperture mass up to 35 arcmin using simulated and real cosmic shear data. A four-dimensional parameter space is explored which examines the mean density , the mass power spectrum normalisation , the shape parameter Γ and the redshift of the sources zs. Constraints on and (resp. Γ and zs) are provided by marginalising over Γ and zs ( resp. and ). For a flat ΛCDM cosmologies, using a photometric redshift prior for the sources and , we find at the confidence level (the error budget includes statistical noise, full cosmic variance and residual systematics). The estimate of Γ, marginalised over , and zs constrained by photometric redshifts, gives at confidence. Adopting , a flat universe, and we find . Combined with CMB measurements, our results suggest a non-zero cosmological constant and provide tight constraints on and . Finally, we compare our results to the cluster abundance ones, and discuss the possible discrepancy with the latest determinations of the cluster method. In particular we point out the actual limitations of the mass power spectrum prediction in the non-linear regime, and the importance in improving this.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations155
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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