Intensity Mapping of Hα, Hβ, , and Lines at z < 5
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intensity mapping is becoming a useful tool to study the large-scale structure of the universe through spatial variations in the integrated emission from galaxies and the intergalactic medium. We study intensity mapping of the , [O iii] 5007 Å, [O ii] 3727 Å, and lines at . The mean intensities of these four emission lines are estimated using the observed luminosity functions (LFs), cosmological simulations, and the star formation rate density (SFRD) derived from observations at . We calculate the intensity power spectra and consider the foreground contamination of other lines at lower redshifts. We use the proposed NASA small explorer SPHEREx (the Spectro-Photometer for the History of the universe, Epoch of Reionization, and Ices Explorer) as a case study for the detectability of the intensity power spectra of the four emission lines. We also investigate the cross-correlation with the 21 cm line probed by the Canadian Hydrogen Intensity Mapping Experiment (CHIME), Tianlai experiment and the Square Kilometer Array (SKA) at . We find both the auto and cross power spectra can be well measured for the Hα, [O iii] and [O ii] lines at , while it is more challenging for the Hβ line. Finally, we estimate the constraint on the SFRD from intensity mapping, and find we can reach an accuracy higher than 7% at , which is better than with the usual method of measurements using the LFs of galaxies.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».