BLAST: CORRELATIONS IN THE COSMIC FAR-INFRARED BACKGROUND AT 250, 350, AND 500 μm REVEAL CLUSTERING OF STAR-FORMING GALAXIES
Notice bibliographique
Résumé
We detect correlations in the cosmic far-infrared background due to the clustering of star-forming galaxies in observations made with the Balloon-borne Large Aperture Submillimeter Telescope, at 250, 350, and 500 μm. We perform jackknife and other tests to confirm the reality of the signal. The measured correlations are well fitted by a power law over scales of 5′–25′, with Δ I / I = 15.1% ± 1.7%. We adopt a specific model for submillimeter sources in which the contribution to clustering comes from sources in the redshift ranges 1.3 ⩽ z ⩽ 2.2, 1.5 ⩽ z ⩽ 2.7, and 1.7 ⩽ z ⩽ 3.2, at 250, 350, and 500 μm, respectively. With these distributions, our measurement of the power spectrum, P ( k θ ), corresponds to linear bias parameters, b = 3.8 ± 0.6, 3.9 ± 0.6, and 4.4 ± 0.7, respectively. We further interpret the results in terms of the halo model, and find that at the smaller scales, the simplest halo model fails to fit our results. One way to improve the fit is to increase the radius at which dark matter halos are artificially truncated in the model, which is equivalent to having some star-forming galaxies at z ⩾ 1 located in the outskirts of groups and clusters. In the context of this model, we find a minimum halo mass required to host a galaxy is log( M min / M ☉ ) = 11.5 +0.4 −0.1 , and we derive effective biases b eff = 2.2 ± 0.2, 2.4 ± 0.2, and 2.6 ± 0.2, and effective masses , 12.8 ± 0.2, and 12.7 ± 0.2, at 250, 350 and 500 μm, corresponding to spatial correlation lengths of r 0 = 4.9, 5.0, and , respectively. Finally, we discuss implications for clustering measurement strategies with Herschel and Planck .
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».