Cross-correlation of gravitational lensing from DES Science Verification data with SPT and<i>Planck</i>lensing
Notice bibliographique
Résumé
We measure the cross-correlation between weak lensing of galaxy images and of the cosmic microwave background (CMB). The effects of gravitational lensing on different sources will be correlated if the lensing is caused by the same mass fluctuations. We use galaxy shape measurements from 139 deg2 of the Dark Energy Survey (DES) Science Verification data and overlapping CMB lensing from the South Pole Telescope (SPT) and Planck. The DES source galaxies have a median redshift of zmed ∼ 0.7, while the CMB lensing kernel is broad and peaks at z ∼ 2. The resulting cross-correlation is maximally sensitive to mass fluctuations at z ∼ 0.44. Assuming the Planck 2015 best-fitting cosmology, the amplitude of the DES×SPT cross-power is found to be ASPT = 0.88 ± 0.30 and that from DES×Planck to be APlanck = 0.86 ± 0.39, where A = 1 corresponds to the theoretical prediction. These are consistent with the expected signal and correspond to significances of 2.9σ and 2.2σ, respectively. We demonstrate that our results are robust to a number of important systematic effects including the shear measurement method, estimator choice, photo-z uncertainty and CMB lensing systematics. We calculate a value of A = 1.08 ± 0.36 for DES×SPT when we correct the observations with a simple intrinsic alignment model. With three measurements of this cross-correlation now existing in the literature, there is not yet reliable evidence for any deviation from the expected LCDM level of cross-correlation. We provide forecasts for the expected signal-to-noise ratio of the combination of the five-year DES survey and SPT-3G.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».