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Enregistrement W2510412236 · doi:10.1093/mnras/stx360

Shaken and stirred: the Milky Way's dark substructures

2017· article· en· W2510412236 sur OpenAlexaff
Till Sawala, Pauli Pihajoki, Peter H. Johansson, Carlos S. Frenk, Julio F. Navarro, Kyle A. Oman, Simon D. M. White

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsDark matterAstrophysicsMilky WayGalaxyHaloBaryonLocal GroupDark matter haloGlobular clusterGalactic haloPopulationGravitational potentialAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The predicted abundance and properties of the low-mass substructures embedded inside larger dark matter haloes differ sharply among alternative dark matter models. Too small to host galaxies themselves, these subhaloes may still be detected via gravitational lensing or via perturbations of the Milky Way's globular cluster streams and its stellar disc. Here, we use the Apostle cosmological simulations to predict the abundance and the spatial and velocity distributions of subhaloes in the range 106.5–108.5 M⊙ inside haloes of mass ∼1012 M⊙ in Λ cold dark matter. Although these subhaloes are themselves devoid of baryons, we find that baryonic effects are important. Compared to corresponding dark matter only simulations, the loss of baryons from subhaloes and stronger tidal disruption due to the presence of baryons near the centre of the main halo reduce the number of subhaloes by ∼1/4 to 1/2, independently of subhalo mass, but increasingly towards the host halo centre. We also find that subhaloes have non-Maxwellian orbital velocity distributions, with centrally rising velocity anisotropy and positive velocity bias that reduces the number of low-velocity subhaloes, particularly near the halo centre. We parametrize the predicted population of subhaloes in terms of mass, galactocentric distance and velocities. We discuss implications of our results for the prospects of detecting dark matter substructures and for possible inferences about the nature of dark matter.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations124
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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