Precise weak lensing constraints from deep high-resolution <i>K</i><sub>s</sub> images: VLT/HAWK-I analysis of the super-massive galaxy cluster RCS2 J 232727.7−020437 at <i>z</i> = 0.70
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate that deep good-seeing VLT/HAWK-I Ks images complemented with g + z-band photometry can yield a sensitivity for weak lensing studies of massive galaxy clusters at redshifts 0.7 ≲ z ≲ 1.1, which is almost identical to the sensitivity of HST/ACS mosaics of single-orbit depth. Key reasons for this good performance are the excellent image quality frequently achievable for Ks imaging from the ground, a highly effective photometric selection of background galaxies, and a galaxy ellipticity dispersion that is noticeably lower than for optically observed high-redshift galaxy samples. Incorporating results from the 3D-HST and UltraVISTA surveys we also obtained a more accurate calibration of the source redshift distribution than previously achieved for similar optical weak lensing data sets. Here we studied the extremely massive galaxy cluster RCS2 J232727.7−020437 (z = 0.699), combining deep VLT/HAWK-I Ks images (point spread function with a 0.′′35 full width at half maximum) with LBT/LBC photometry. The resulting weak lensing mass reconstruction suggests that the cluster consists of a single overdensity, which is detected with a peak significance of 10.1σ. We constrained the cluster mass to M200c/(1015 M⊙) = 2.06−0.26+0.28(stat.) ± 0.12(sys.) assuming a spherical Navarro, Frenk & White model and simulation-based priors on the concentration, making it one of the most massive galaxy clusters known in the z ≳ 0.7 Universe. We also cross-checked the HAWK-I measurements through an analysis of overlapping HST/ACS images, yielding fully consistent estimates of the lensing signal.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».