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Enregistrement W2608400145 · doi:10.1093/pasj/psx074

Systematic Identification of LAEs for Visible Exploration and Reionization Research Using Subaru HSC (SILVERRUSH). I. Program strategy and clustering properties of ∼2000 Lyα emitters at <i>z</i> = 6–7 over the 0.3–0.5 Gpc2 survey area

2017· article· en· W2608400145 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of Japan · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPlanetary Science DivisionScience Mission DirectorateSmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of EdinburghMax-Planck-Institut für AstronomieNational Astronomical Observatory of JapanNational Central UniversityMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyQueen's UniversityCabinet Office, Government of JapanEötvös Loránd TudományegyetemAcademia SinicaSpace Telescope Science InstituteLos Alamos National LaboratoryJohns Hopkins UniversityPrinceton UniversityToray Science FoundationHigh Energy Accelerator Research OrganizationUniversity of TokyoJapan Society for the Promotion of ScienceQueen's University BelfastNational Aeronautics and Space AdministrationDurham UniversityJapan Science and Technology AgencySmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésReionizationCluster analysisHaloGalaxyCosmologyCluster (spacecraft)Identification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the SILVERRUSH program strategy and clustering properties investigated with ∼2000 Lyα emitters (LAEs) at z = 5.7 and 6.6 found in the early data of the Hyper Suprime-Cam (HSC) Subaru Strategic Program survey exploiting the carefully designed narrow-band filters. We derive angular correlation functions with the unprecedentedly large samples of LAEs at z = 6–7 over the large total area of 14–21 deg2 corresponding to 0.3–0.5 comoving Gpc2. We obtain the average large-scale bias values of bavg = 4.1 ± 0.2 (4.5 ± 0.6) at z = 5.7 (z = 6.6) for ≳ L* LAEs, indicating a weak evolution of LAE clustering from z = 5.7 to 6.6. We compare the LAE clustering results with two independent theoretical models that suggest an increase of an LAE clustering signal by the patchy ionized bubbles at the epoch of reionization (EoR), and estimate the neutral hydrogen fraction to be $x_{\rm H\,{\small I}}=0.15^{+0.15}_{-0.15}$ at z = 6.6. Based on the halo occupation distribution models, we find that the ≳ L* LAEs are hosted by dark-matter halos with an average mass of $\log (\left\langle M_{\rm h} \right\rangle /M_\odot ) =11.1^{+0.2}_{-0.4}$ ($10.8^{+0.3}_{-0.5}$) at z = 5.7 (6.6) with a Lyα duty cycle of 1% or less, where the results of z = 6.6 LAEs may be slightly biased, due to the increase of the clustering signal at the EoR. Our clustering analysis reveals the low-mass nature of ≳ L* LAEs at z = 6–7, and that these LAEs probably evolve into massive super-L* galaxies in the present-day universe.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations219
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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