Notice bibliographique
Résumé
Flux magnification is an interesting complement to shear-based lensing measurements, especially at high redshift where sources are harder to resolve. One measures either changes in the source density (magnification bias) or in the shape of the flux distribution (e.g. magnitude shift). The interpretation of these measurements relies on theoretical estimates of how the observables change under magnification. Here, we present simulations to create multiband photometric mock catalogues of Lyman-break galaxies in a CFHTLenS (Canada France Hawaii Telescope Lensing Survey)-like survey that include several observational effects that can change these relations, making simple theoretical estimates unusable. In particular, we show how the magnification bias can be affected by photometric noise, colour selection, and dust extinction. We find that a simple measurement of the slope of the number-counts is not sufficient for the precise interpretation of virtually all observations of magnification bias. We also explore how sensitive the shift in the mean magnitude of a source sample in different photometric bands is to magnification including the same observational effects. Again we find significant deviations from simple analytical estimates. We also discover a wavelength-dependence of the magnitude-shift effect when applied to a colour-selected noisy source sample. Such an effect can mimic the reddening by dust in the lens. It has to be disentangled from the dust extinction before the magnitude shift/colour-excess can be used to measure the distribution of either dark matter or extragalactic dust. Using simulations like the ones presented here these observational effects can be studied and eventually removed from observations making precise measurements of flux magnification possible.
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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 | 0,008 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».