Halo-model signatures from 380 000 Sloan Digital Sky Survey luminous red galaxies with photometric redshifts
Notice bibliographique
Résumé
We analyse the small-scale clustering in ‘MegaZ-LRG’, a large photometric redshift catalogue of luminous red galaxies extracted from the imaging data set of the Sloan Digital Sky Survey. MegaZ-LRG, presented in a companion paper, spans the redshift range 0.4 < z < 0.7 with an rms redshift error σz≈ 0.03(1 +z), covering 5914 deg2 to map out a total cosmic volume 2.5 h−3 Gpc3. In this study we use 380 000 photometric redshifts to measure significant deviations from the canonical power-law fit to the angular correlation function in a series of narrow redshift slices, in which we construct volume-limited samples. These deviations are direct signatures of the manner in which these galaxies populate the underlying network of dark matter haloes. We cleanly delineate the separate contributions of the ‘one-halo’ and ‘two-halo’ clustering terms and fit our measurements by parametrizing the halo occupation distribution N(M) of the galaxies. Our results are successfully fitted by a ‘central’ galaxy contribution with a ‘soft’ transition from zero to one galaxy, combined with a power-law ‘satellite’ galaxy component, the slope of which is a strong function of galaxy luminosity. The large majority of galaxies are classified as central objects of their host dark matter haloes rather than satellites in more massive systems. The effective halo mass of MegaZ-LRG galaxies lies in the range log10(Meff/h−1M⊙) = 13.61–13.80 (increasing with redshift assuming large-scale normalization σ8= 0.8) for corresponding number densities in the range ng= 5.03 − 0.56 × 104h−3 Mpc−3. Our results confirm the usefulness of the halo model for gaining physical insight into the patterns of galaxy clustering.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».