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Enregistrement W2747201940 · doi:10.1093/mnras/stx2138

Haloes at the ragged edge: the importance of the splashback radius

2017· article· en· W2747201940 sur OpenAlexaff
Owain Snaith, Jeremy Bailin, Alexander Knebe, Gregory S. Stinson, James Wadsley, H. M. P. Couchman

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesInstitute for Advanced Study
Mots-clésHaloVirial theoremSphericityRADIUSPhysicsAstrophysicsVirial coefficientDark matterAstronomyComputer scienceGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have explored the outskirts of dark matter haloes out to 2.5 times the virial radius using a large sample of haloes drawn from Illustris, along with a set of zoom simulations (MUGS). Using these, we make a systematic exploration of the shape profile beyond Rvir. In the mean sphericity profile of Illustris haloes, we identify a dip close to the virial radius, which is robust across a broad range of masses and infall rates. The inner edge of this feature may be related to the virial radius and the outer edge with the splashback radius. Due to the high halo-to-halo variation, this result is visible only on average. However, in four individual haloes in the MUGS sample, a decrease in the sphericity and a subsequent recovery is evident close to the splashback radius. We find that this feature persists for several Gyr, growing with the halo. This feature appears at the interface between the spherical halo density distribution and the filamentary structure in the environment. The shape feature is strongest when there is a high rate of infall, implying that the effect is due to the mixing of accreting and virializing material. The filamentary velocity field becomes rapidly mixed in the halo region inside the virial radius, with the area between this and the splashback radius serving as the transition region. We also identify a long-lasting and smoothly evolving splashback region in the radial density gradient in many of the MUGS haloes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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