Source selection for cluster weak lensing measurements in the Hyper Suprime-Cam survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present optimized source galaxy selection schemes for measuring cluster weak lensing (WL) mass profiles unaffected by cluster member dilution from the Subaru Hyper Suprime-Cam Strategic Survey Program (HSC-SSP). The ongoing HSC-SSP survey will uncover thousands of galaxy clusters to z ≲ 1.5. In deriving cluster masses via WL, a critical source of systematics is contamination and dilution of the lensing signal by cluster members, and by foreground galaxies whose photometric redshifts are biased. Using the first-year CAMIRA catalog of ∼900 clusters with richness larger than 20 found in ∼140 deg2 of HSC-SSP data, we devise and compare several source selection methods, including selection in color–color space (CC-cut), and selection of robust photometric redshifts by applying constraints on their cumulative probability distribution function (P-cut). We examine the dependence of the contamination on the chosen limits adopted for each method. Using the proper limits, these methods give mass profiles with minimal dilution in agreement with one another. We find that not adopting either the CC-cut or P-cut methods results in an underestimation of the total cluster mass (13% ± 4%) and the concentration of the profile (24% ± 11%). The level of cluster contamination can reach as high as ∼10% at R ≈ 0.24 Mpc/h for low-z clusters without cuts, while employing either the P-cut or CC-cut results in cluster contamination consistent with zero to within the 0.5% uncertainties. Our robust methods yield a ∼60 σ detection of the stacked CAMIRA surface mass density profile, with a mean mass of M200c = [1.67 ± 0.05(stat)] × 1014 M⊙/h.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».