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Enregistrement W2138947458 · doi:10.1093/mnras/stt971

CFHTLenS: mapping the large-scale structure with gravitational lensing

2013· article· en· W2138947458 sur OpenAlexafffundabout
Ludovic Van Waerbeke, J. Benjamin, T. Erben, Catherine Heymans, H. Hildebrandt, Henk Hoekstra, T. D. Kitching, Y. Mellier, L. Miller, J. Coupon, Joachim Harnois-Déraps, Liping Fu, Michael J. Hudson, M. Kilbinger, Konrad Kuijken, Barnaby Rowe, T. Schrabback, E. Semboloni, Sanaz Vafaei, Edo van Uitert, M. Velander

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of WaterlooUniversity of TorontoUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyJet Propulsion LaboratoryCentre National de la Recherche ScientifiqueScience and Technology Facilities CouncilUniversity of TorontoInstitut national des sciences de l'UniversScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekDeutsche ForschungsgemeinschaftCalifornia Institute of TechnologyEuropean CommissionGovernment of OntarioNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science FoundationCompute CanadaCanadian Institute for Advanced ResearchNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsWeak gravitational lensingGravitational lensStrong gravitational lensingAstrophysicsGravitational lensing formalismCosmologyDark energyDark matterAstronomyGalaxyRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a quantitative analysis of the largest contiguous maps of projected mass density obtained from gravitational lensing shear. We use data from the 154 deg2 covered by the Canada–France–Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS). Our study is the first attempt to quantitatively characterize the scientific value of lensing maps, which could serve in the future as a complementary approach to the study of the dark universe with gravitational lensing. We show that mass maps contain unique cosmological information beyond that of traditional two-point statistical analysis techniques. Using a series of numerical simulations, we first show how, reproducing the CFHTLenS observing conditions, gravitational lensing inversion provides a reliable estimate of the projected matter distribution of large-scale structure. We validate our analysis by quantifying the robustness of the maps with various statistical estimators. We then apply the same process to the CFHTLenS data. We find that the two-point correlation function of the projected mass is consistent with the cosmological analysis performed on the shear correlation function discussed in the CFHTLenS companion papers. The maps also lead to a significant measurement of the third-order moment of the projected mass, which is in agreement with analytic predictions, and to a marginal detection of the fourth-order moment. Tests for residual systematics are found to be consistent with zero for the statistical estimators we used. A new approach for the comparison of the reconstructed mass map to that predicted from the galaxy distribution reveals the existence of giant voids in the dark matter maps as large as 3° on the sky. Our analysis shows that lensing mass maps are not only consistent with the results obtained by the traditional shear approach, but they also appear promising for new techniques such as peak statistics and the morphological analysis of the projected dark matter distribution.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,462

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations141
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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