Dark Energy Survey Year 1 results: Methodology and projections for joint analysis of galaxy clustering, galaxy lensing, and CMB lensing two-point functions
Notice bibliographique
Résumé
Optical imaging surveys measure both the galaxy density and the gravitational lensing-induced shear fields across the sky. Recently, the Dark Energy Survey (DES) Collaboration used a joint fit to two-point correlations between these observables to place tight constraints on cosmology (T. M. C. Abbott et al. (Dark Energy Survey Collaboration), Phys. Rev. D 98, 043526 (2018)). In this work, we develop the methodology to extend the DES Year 1 joint probes analysis to include cross-correlations of the optical survey observables with gravitational lensing of the cosmic microwave background as measured by the South Pole Telescope (SPT) and Planck. Using simulated analyses, we show how the resulting set of five two-point functions increases the robustness of the cosmological constraints to systematic errors in galaxy lensing shear calibration. Additionally, we show that contamination of the SPT+Planck cosmic microwave background lensing map by the thermal Sunyaev-Zel'dovich effect is a potentially large source of systematic error for two-point function analyses but show that it can be reduced to acceptable levels in our analysis by masking clusters of galaxies and imposing angular scale cuts on the two-point functions. The methodology developed here will be applied to the analysis of data from the DES, the SPT, and Planck in a companion work.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».