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Enregistrement W2143062979 · doi:10.1051/0004-6361/201118513

Dynamical analysis of strong-lensing galaxy groups at intermediate redshift

2013· article· en· W2143062979 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasCentre National de la Recherche ScientifiqueComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaDanmarks GrundforskningsfondNational Research Foundation
Mots-clésGalaxyVirial massVirial theoremRedshiftWeak gravitational lensingBaryonGalaxy groupVelocity dispersion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present VLT spectroscopic observations of seven newly discovered galaxy groups between 0.3 < z < 0.7. The groups were selected from the Strong Lensing Legacy Survey (SL2S), a survey that consists of a systematic search for strong lensing systems in the Canada-France-Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS). We give details about the target selection, spectroscopic observations, and data reduction for the first release of confirmed SL2S groups. The dynamical analysis of the systems reveals that they are gravitationally bound structures, with at least 4 confirmed members and velocity dispersions between 300 and 800 km s-1. Their virial masses are between 1013 and 1014 M⊙, so they can be classified as groups or low mass clusters. Most of the systems are isolated groups, except two of them that show evidence of an ongoing merger of two substructures. We find that weak lensing estimates of the group velocity dispersions are 50% greater than estimates based upon the radial velocities of its members, and conclude that the dynamics of baryonic matter is a good tracer of the total mass content in galaxy groups.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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