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Enregistrement W2154748230 · doi:10.1086/513700

Three‐Year<i>Wilkinson Microwave Anisotropy Probe</i>(<i>WMAP</i>) Observations: Implications for Cosmology

2007· article· en· W2154748230 sur OpenAlexaff
David N. Spergel, Rachel Bean, Olivier Doré, M. R. Nolta, C. L. Bennett, J. Dunkley, G. Hinshaw, N. Jarosik, Eiichiro Komatsu, Lyman A. Page, Hiranya V. Peiris, Licia Verde, M. Halpern, Ryley Hill, A. Kogut, M. Limon, S. S. Meyer, N. Odegard, Gregory S. Tucker, J. L. Weiland, Edward J. Wollack, E. L. Wright

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMB cold spotPhysicsCosmic microwave backgroundAstrophysicsSpectral indexCosmologyHubble's lawSpectral densityDark energyCosmic background radiationCold dark matterObservational cosmologyMatter power spectrumAnisotropyAstronomySpectral lineQuantum mechanicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple cosmological model with only six parameters (matter density, Ω m h 2 , baryon density, Ω b h 2 , Hubble constant, H 0 , amplitude of fluctuations, σ 8 , optical depth, τ, and a slope for the scalar perturbation spectrum, n s ) fits not only the 3 year WMAP temperature and polarization data, but also small-scale CMB data, light element abundances, large-scale structure observations, and the supernova luminosity/distance relationship. Using WMAP data only, the best-fit values for cosmological parameters for the power-law flat Λ cold dark matter (ΛCDM) model are (Ω m h 2 ,Ω b h 2 , h , n s ,τ,σ 8 ) = (0.1277 ,0.02229 ± 0.00073,0.732 ,0.958 ± 0.016,0.089 ± 0.030,0.761 ). The 3 year data dramatically shrink the allowed volume in this six-dimensional parameter space. Assuming that the primordial fluctuations are adiabatic with a power-law spectrum, the WMAP data alone require dark matter and favor a spectral index that is significantly less than the Harrison-Zel'dovich-Peebles scale-invariant spectrum ( n s = 1, r = 0). Adding additional data sets improves the constraints on these components and the spectral slope. For power-law models, WMAP data alone puts an improved upper limit on the tensor-to-scalar ratio, r 0.002 < 0.65 (95% CL) and the combination of WMAP and the lensing-normalized SDSS galaxy survey implies r 0.002 < 0.30 (95% CL). Models that suppress large-scale power through a running spectral index or a large-scale cutoff in the power spectrum are a better fit to the WMAP and small-scale CMB data than the power-law ΛCDM model; however, the improvement in the fit to the WMAP data is only Δχ 2 = 3 for 1 extra degree of freedom. Models with a running-spectral index are consistent with a higher amplitude of gravity waves. In a flat universe, the combination of WMAP and the Supernova Legacy Survey (SNLS) data yields a significant constraint on the equation of state of the dark energy, w = -0.967 . If we assume w = -1, then the deviations from the critical density, Ω K , are small: the combination of WMAP and the SNLS data implies Ω k = -0.011 ± 0.012. The combination of WMAP 3 year data plus the HST Key Project constraint on H 0 implies Ω k = -0.014 ± 0.017 and Ω Λ = 0.716 ± 0.055. Even if we do not include the prior that the universe is flat, by combining WMAP , large-scale structure, and supernova data, we can still put a strong constraint on the dark energy equation of state, w = -1.08 ± 0.12. For a flat universe, the combination of WMAP and other astronomical data yield a constraint on the sum of the neutrino masses, m ν < 0.66 eV (95%CL). Consistent with the predictions of simple inflationary theories, we detect no significant deviations from Gaussianity in the CMB maps using Minkowski functionals, the bispectrum, trispectrum, and a new statistic designed to detect large-scale anisotropies in the fluctuations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations6 653
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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