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Enregistrement W2491855816 · doi:10.1103/physrevlett.117.051101

Constraining<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mi>f</mml:mi><mml:mo stretchy="false">(</mml:mo><mml:mi>R</mml:mi><mml:mo stretchy="false">)</mml:mo></mml:math>Gravity Theory Using Weak Lensing Peak Statistics from the Canada-France-Hawii-Telescope Lensing Survey

2016· article· lv· W2491855816 sur OpenAlexaboutno aff
Xiangkun Liu, Baojiu Li, Gong‐Bo Zhao, Mu‐Chen Chiu, Fang Wei, Chuzhong Pan, Qiao Wang, Wei Du, Shuo Yuan, Liping Fu, Zuhui Fan

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Letters · 2016
Typearticle
Languelv
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of SciencesScience and Technology Facilities CouncilShanghai Normal UniversityScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityBritish Infection SocietyChina Postdoctoral Science FoundationChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaDurham University
Mots-clésPhysicsGalaxyAstrophysicsWeak gravitational lensingHaloAlgorithmStatisticsRedshiftMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this Letter, we report the observational constraints on the Hu-Sawicki f(R) theory derived from weak lensing peak abundances, which are closely related to the mass function of massive halos. In comparison with studies using optical or x-ray clusters of galaxies, weak lensing peak analyses have the advantages of not relying on mass-baryonic observable calibrations. With observations from the Canada-France-Hawaii-Telescope Lensing Survey, our peak analyses give rise to a tight constraint on the model parameter |f_{R0}| for n=1. The 95% C.L. is log_{10}|f_{R0}|<-4.82 given WMAP9 priors on (Ω_{m}, A_{s}). With Planck15 priors, the corresponding result is log_{10}|f_{R0}|<-5.16.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 GPT0,258
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations82
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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