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Enregistrement W2147284265 · doi:10.1086/379539

Estimates of Cosmological Parameters Using the Cosmic Microwave Background Angular Power Spectrum of ACBAR

2003· article· en· W2147284265 sur OpenAlexaff
J. Goldstein, P. A. R. Ade, J. J. Bock, J. Richard Bond, C. Cantalupo, Carlo Contaldi, M. D. Daub, W. L. Holzapfel, C. L. Kuo, A. E. Lange, M. Lueker, M. Newcomb, J. B. Peterson, D. Pogosyan, J. E. Ruhl, M. C. Runyan, E. Torbet

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmic microwave backgroundPhysicsAstrophysicsCosmic background radiationCosmologyInflation (cosmology)Spectral densityBolometerSunyaev–Zel'dovich effectHubble's lawCold dark matterCOSMIC cancer databaseDark energyAmplitudeAnisotropyAstronomyDetectorStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report an investigation of cosmological parameters based on the measurements of anisotropy in the cosmic microwave background radiation (CMB) made by the Arcminute Cosmology Bolometer Array Receiver (ACBAR). We use the ACBAR data in concert with other recent CMB measurements to derive Bayesian estimates of parameters in inflation-motivated adiabatic cold dark matter models. We apply a series of additional cosmological constraints on the shape and amplitude of the density power spectrum and the Hubble parameter and from supernovae to further refine our parameter estimates. Previous estimates of parameters are confirmed, with sensitive measurements of the power spectrum now ranging from l ~ 3 to 2800. Comparing individual best-fit models, we find that the addition of ΩΛ as a parameter dramatically improves the fits. We also use the high-l data of ACBAR, along with similar data from the Cosmic Background Imager and Berkeley-Illinois-Maryland Association array, to investigate potential secondary anisotropies from the Sunyaev-Zel'dovich effect. We show that the results from the three experiments are consistent under this interpretation and use the data, combined and individually, to estimate σ8 from the Sunyaev-Zel'dovich component.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,300

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations130
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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