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Enregistrement W2178216204 · doi:10.1093/mnras/stw108

Combining galaxy and 21-cm surveys

2016· article· en· W2178216204 sur OpenAlexaff
J. D. Cohn, Martin White, Tzu‐Ching Chang, G. P. Holder, Nikhil Padmanabhan, Olivier Doré

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsRedshiftGalaxyDark energyRedshift-space distortionsBaryon acoustic oscillationsAstrophysicsCosmic varianceSpectral densityUniverseStructure formationCOSMIC cancer databasePeculiar velocityCosmologyRedshift survey

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic waves travelling through the early Universe imprint a characteristic scale in the clustering of galaxies, QSOs and intergalactic gas. This scale can be used as a standard ruler to map the expansion history of the Universe, a technique known as baryon acoustic oscillations (BAO). BAO offer a high-precision, low-systematics means of constraining our cosmological model. The statistical power of BAO measurements can be improved if the ‘smearing’ of the acoustic feature by non-linear structure formation is undone in a process known as reconstruction. In this paper, we use low-order Lagrangian perturbation theory to study the ability of 21-cm experiments to perform reconstruction and how augmenting these surveys with galaxy redshift surveys at relatively low number densities can improve performance. We find that the critical number density which must be achieved in order to benefit 21-cm surveys is set by the linear theory power spectrum near its peak, and corresponds to densities achievable by upcoming surveys of emission line galaxies such as eBOSS and DESI. As part of this work, we analyse reconstruction within the framework of Lagrangian perturbation theory with local Lagrangian bias, redshift–space distortions, |${\boldsymbol {k}}$|-dependent noise and anisotropic filtering schemes.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,394

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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'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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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