The Atacama Cosmology Telescope: measuring radio galaxy bias through cross-correlation with lensing
Notice bibliographique
Résumé
We correlate the positions of radio galaxies in the FIRST survey with the cosmic microwave background lensing convergence estimated from the Atacama Cosmology Telescope over 470 deg2 to determine the bias of these galaxies. We remove optically cross-matched sources below redshift z = 0.2 to preferentially select active galactic nuclei (AGN). We measure the angular cross-power spectrum |$C_l^{\kappa g}$| at 4.4σ significance in the multipole range 100 < l < 3000, corresponding to physical scales within ≈2–60 Mpc at an effective redshift zeff = 1.5. Modelling the AGN population with a redshift-dependent bias, the cross-spectrum is well fitted by the Planck best-fitting Λ cold dark matter cosmological model. Fixing the cosmology and assumed redshift distribution of sources, we fit for the overall bias model normalization, finding b(zeff) = 3.5 ± 0.8 for the full galaxy sample and b(zeff) = 4.0 ± 1.1(3.0 ± 1.1) for sources brighter (fainter) than 2.5 mJy. This measurement characterizes the typical halo mass of radio-loud AGN: we find |$\log (M_{\rm halo} / \,\mathrm{M}_{\odot }) = 13.6^{+0.3}_{-0.4}$|.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».