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Enregistrement W2536300955 · doi:10.3847/1538-4357/aa5f56

Mass Distribution in Galaxy Cluster Cores

2017· article· en· W2536300955 sur OpenAlexaff
M. T. Hogan, B. R. McNamara, F. A. Pulido, P. E. J. Nulsen, H. R. Russell, A. N. Vantyghem, A. C. Edge, Robert Main

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsGalaxy clusterAstrophysicsCluster (spacecraft)GalaxyMass distributionDark matterAbell 2744Brightest cluster galaxyGalaxy groups and clustersAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many processes within galaxy clusters, such as those believed to govern the onset of thermally unstable cooling and active galactic nucleus feedback, are dependent upon local dynamical timescales. However, accurate mapping of the mass distribution within individual clusters is challenging, particularly toward cluster centers where the total mass budget has substantial radially dependent contributions from the stellar (M *), gas (M gas), and dark matter (M DM) components. In this paper we use a small sample of galaxy clusters with deep Chandra observations and good ancillary tracers of their gravitating mass at both large and small radii to develop a method for determining mass profiles that span a wide radial range and extend down into the central galaxy. We also consider potential observational pitfalls in understanding cooling in hot cluster atmospheres, and find tentative evidence for a relationship between the radial extent of cooling X-ray gas and nebular Hα emission in cool-core clusters. At large radii the entropy profiles of our clusters agree with the baseline power law of K ∝ r 1.1 expected from gravity alone. At smaller radii our entropy profiles become shallower but continue with a power law of the form K ∝ r 0.67 down to our resolution limit. Among this small sample of cool-core clusters we therefore find no support for the existence of a central flat “entropy floor.”

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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