The bias of the submillimetre galaxy population: SMGs are poor tracers of the most-massive structures in the<i>z</i> ∼ 2 Universe
Notice bibliographique
Résumé
It is often claimed that overdensities of (or even individual bright) submillimetre-selected galaxies (SMGs) trace the assembly of the most-massive dark matter structures in the Universe. We test this claim by performing a counts-in-cells analysis of mock SMG catalogues derived from the Bolshoi cosmological simulation to investigate how well SMG associations trace the underlying dark matter structure. We find that SMGs exhibit a relatively complex bias: some regions of high SMG overdensity are underdense in terms of dark matter mass, and some regions of high dark matter overdensity contain no SMGs. Because of their rarity, Poisson noise causes scatter in the SMG overdensity at fixed dark matter overdensity. Consequently, rich associations of less-luminous, more-abundant galaxies (i.e. Lyman-break galaxy analogues) trace the highest dark matter overdensities much better than SMGs. Even on average, SMG associations are relatively poor tracers of the most significant dark matter overdensities because of ‘downsizing’: at z ≲ 2.5, the most-massive galaxies that reside in the highest dark matter overdensities have already had their star formation quenched and are thus no longer SMGs. At a given redshift, of the 10 per cent most-massive overdensities, only ∼25 per cent contain at least one SMG, and less than a few per cent contain more than one SMG.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».