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Enregistrement W2283613387 · doi:10.1051/0004-6361/201527670

CLASH-VLT: A highly precise strong lensing model of the galaxy cluster RXC J2248.7−4431 (Abell S1063) and prospects for cosmography

2016· article· en· W2283613387 sur OpenAlexfundno aff
G. B. Caminha, C. Grillo, P. Rosati, I. Balestra, W. Karman, M. Lombardi, A. Mercurio, M. Nonino, P. Tozzi, Adi Zitrin, A. Biviano, M. Girardi, Anton M. Koekemoer, P. Melchior, M. Meneghetti, E. Munari, S. H. Suyu, Keiichi Umetsu, Marianna Annunziatella, S. Borgani, Tom Broadhurst, K. I. Caputi, Dan Coe, Camilo Delgado‐Correal, S. Ettori, A. Fritz, Brenda Frye, R. Gobat, C. Maier, A. Monna, Marc Postman, B. Sartoris, S. Seitz, E. Vanzella, B. Ziegler

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIstituto Nazionale di AstrofisicaFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorDeutsche ForschungsgemeinschaftSpace Telescope Science InstituteDivision of ChemistryVillum FondenCanadian Institute for Advanced ResearchNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsAstrophysicsCosmologyRedshiftGalaxyGalaxy clusterCluster (spacecraft)Mass distributionOmegaWeak gravitational lensingDark matter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. We perform a comprehensive study of the total mass distribution of the galaxy cluster RXC J2248.7−4431 (z = 0.348) with a set of high-precision strong lensing models, which take advantage of extensive spectroscopic information on many multiply lensed systems. In the effort to understand and quantify inherent systematics in parametric strong lensing modelling, we explore a collection of 22 models in which we use different samples of multiple image families, different parametrizations of the mass distribution and cosmological parameters.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations148
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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