Effect of Template Uncertainties on the WMAP and Planck Measures of the Optical Depth Due to Reionization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The reionization optical depth is the most poorly determined of the six ΛCDM parameters fit to CMB anisotropy data. Instrumental noise and systematics have prevented uncertainties from reaching their cosmic variance limit. At present, the data sets providing the most statistical constraining power are the WMAP, Planck LFI, and Planck HFI full-sky polarization maps. As the reprocessed HFI data with reduced systematics are not yet publicly unavailable, we examine determinations of τ using 9 year WMAP and 2015 Planck LFI data, with an emphasis on characterizing potential systematic bias resulting from foreground template and masking choices. We find evidence for a low-level systematic in the LFI polarization data with a roughly common-mode morphology across the LFI frequencies and a spectrum consistent with leakage of intensity signal into the polarization channels. We demonstrate significant bias in the optical depth derived when using the LFI 30 GHz map as a template to clean synchrotron from WMAP data, and recommend against the use of the 2015 LFI 30 GHz polarization data as a foreground template for non-LFI data sets. We find an inconsistency between versions of the 2015 polarized 353 GHz dust templates reconstructed from the Planck likelihood and those from delivered maps, which can affect τ at the 1σ level. The spread in τ values over the ensemble of data combinations we study suggests that systematic uncertainties still contribute significantly to the current uncertainty in τ, but all values are consistent with the range of τ = 0.07 ± 0.02.
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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 | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».