Properties of Local Group galaxies in hydrodynamical simulations of sterile neutrino dark matter cosmologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We study galaxy formation in sterile neutrino dark matter models that differ significantly from both cold and from ‘warm thermal relic’ models. We use the eagle code to carry out hydrodynamic simulations of the evolution of pairs of galaxies chosen to resemble the Local Group, as part of the APOSTLE simulations project. We compare cold dark matter (CDM) with two sterile neutrino models with 7 keV mass: one, the warmest among all models of this mass (LA120) and the other, a relatively cold case (LA10). We show that the lower concentration of sterile neutrino subhaloes compared to their CDM counterparts makes the inferred inner dark matter content of galaxies like Fornax (or Magellanic Clouds) less of an outlier in the sterile neutrino cosmologies. In terms of the galaxy number counts, the LA10 simulations are indistinguishable from CDM when one takes into account halo-to-halo (or ‘simulation-to-simulation’) scatter. In order for the LA120 model to match the number of Local Group dwarf galaxies, a higher fraction of low-mass haloes is required to form galaxies than is predicted by the eagle simulations. As the census of the Local Group galaxies nears completion, this population may provide a strong discriminant between cold and warm dark matter models.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».