CFHTLenS: the environmental dependence of galaxy halo masses from weak lensing
Notice bibliographique
Résumé
We use weak gravitational lensing to analyse the dark matter haloes around satellite galaxies in galaxy groups in the Canada–France–Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS) data set. This data set is derived from the Canada–France–Hawaii Telescope Legacy Survey Wide survey, and encompasses 154 deg2 of high-quality shape data. Using the photometric redshifts, we divide the sample of lens galaxies with stellar masses in the range 109–1010.5 M⊙ into those likely to lie in high-density environments (HDE) and those likely to lie in low-density environments (LDE). Through comparison with galaxy catalogues extracted from the Millennium Simulation, we show that the sample of HDE galaxies should primarily (∼61 per cent) consist of satellite galaxies in groups, while the sample of LDE galaxies should consist of mostly (∼87 per cent) non-satellite (field and central) galaxies. Comparing the lensing signals around samples of HDE and LDE galaxies matched in stellar mass, the lensing signal around HDE galaxies clearly shows a positive contribution from their host groups on their lensing signals at radii of ∼500–1000 kpc, the typical separation between satellites and group centres. More importantly, the subhaloes of HDE galaxies are less massive than those around LDE galaxies by a factor of 0.65 ± 0.12, significant at the 2.9σ level. A natural explanation is that the haloes of satellite galaxies are stripped through tidal effects in the group environment. Our results are consistent with a typical tidal truncation radius of ∼40 kpc.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».