ETHOS – an effective theory of structure formation: predictions for the high-redshift Universe – abundance of galaxies and reionization
Notice bibliographique
Résumé
We contrast predictions for the high-redshift galaxy population and reionization history between cold dark matter (CDM) and an alternative self-interacting dark matter model based on the recently developed ETHOS framework that alleviates the small-scale CDM challenges within the Local Group. We perform the highest resolution hydrodynamical cosmological simulations (a 36 Mpc3 volume with gas cell mass of |${\sim }10^{5}{\, \rm M_{\odot }}$| and minimum gas softening of ∼180 pc) within ETHOS to date – plus a CDM counterpart – to quantify the abundance of galaxies at high redshift and their impact on reionization. We find that ETHOS predicts galaxies with higher ultraviolet (UV) luminosities than their CDM counterparts and a faster build-up of the faint end of the UV luminosity function. These effects, however, make the optical depth to reionization less sensitive to the power spectrum cut-off: the ETHOS model differs from the CDM τ value by only 10 per cent and is consistent with Planck limits if the effective escape fraction of UV photons is 0.1–0.5. We conclude that current observations of high-redshift luminosity functions cannot differentiate between ETHOS and CDM models, but deep James Webb Space Telescope surveys of strongly lensed, inherently faint galaxies have the potential to test non-CDM models that offer attractive solutions to CDM's Local Group problems.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».