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Enregistrement W2142071639 · doi:10.1111/j.1365-2966.2003.07163.x

Measurement of the Sunyaev-Zel'dovich increment in massive galaxy clusters

2003· article· en· W2142071639 sur OpenAlexaff
M. Zemcov, M. Halpern, Colin Borys, S. C. Chapman, W. S. Holland, E. Pierpaoli, D. Scott

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsJames Clerk Maxwell TelescopeAstrophysicsGalaxyBolometerFlux (metallurgy)TelescopeGalaxy clusterCosmic microwave backgroundSunyaev–Zel'dovich effectStar formationOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have detected the Sunyaev-Zel'dovich (SZ) increment at 850 μm in two galaxy clusters (Cl 0016+16 and MS 1054.4−0321) using the Submillimetre Common User Bolometer Array (SCUBA) on the James Clerk Maxwell Telescope. Fits to the isothermal β model yield a central Compton y parameter of (2.2 ± 0.7) × 10−4 and a central 850-μm flux of ΔI0 = 2.2 ± 0.7 mJy beam−1 in Cl 0016. This can be combined with decrement measurements to infer y = (2.38 ±0.360.34) × 10−4 and vpec = 400±19001400 km s−1. In MS 1054 we find a peak 850-μm flux of ΔI0 = 2.0 ± 1.0 mJy beam−1 and y = (2.0 ± 1.0) × 10−4. To be successful such measurements require large chop throws and non-standard data analysis techniques. In particular, the 450-μm data are used to remove atmospheric variations in the 850-μm data. An explicit annular model is fit to the SCUBA difference data in order to extract the radial profile, and separately fit to the model differences to minimize the effect of correlations induced by our scanning strategy. We have demonstrated that with sufficient care, SCUBA can be used to measure the SZ increment in massive, compact galaxy clusters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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'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

Citations14
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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