Mass calibration of the CODEX cluster sample using SPIDERS spectroscopy – I. The richness–mass relation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use galaxy dynamical information to calibrate the richness–mass scaling relation of a sample of 428 galaxy clusters that are members of the CODEX sample with redshifts up to z ∼ 0.7. These clusters were X-ray selected using the ROSAT All-Sky Survey (RASS) and then cross-matched to associated systems in the redMaPPer (the red sequence Matched-filter Probabilistic Percolation) catalogue from the Sloan Digital Sky Survey. The spectroscopic sample we analyse was obtained in the SPIDERS program and contains ∼7800 red member galaxies. Adopting NFW mass and galaxy density profiles and a broad range of orbital anisotropy profiles, we use the Jeans equation to calculate halo masses. Modelling the scaling relation as $\lambda \propto \text{A}_{\lambda } {M_{\text{200c}}}^{\text{B}_{\lambda }} ({1+z})^{\gamma _{\lambda }}$, we find the parameter constraints $\text{A}_{\lambda }=38.6^{+3.1}_{-4.1}\pm 3.9$, $\text{B}_{\lambda }=0.99^{+0.06}_{-0.07}\pm 0.04$, and $\gamma _{\lambda }=-1.13^{+0.32}_{-0.34}\pm 0.49$, where we present systematic uncertainties as a second component. We find good agreement with previously published mass trends with the exception of those from stacked weak lensing analyses. We note that although the lensing analyses failed to account for the Eddington bias, this is not enough to explain the differences. We suggest that differences in the levels of contamination between pure redMaPPer and RASS + redMaPPer samples could well contribute to these differences. The redshift trend we measure is more negative than but statistically consistent with previous results. We suggest that our measured redshift trend reflects a change in the cluster galaxy red sequence (RS) fraction with redshift, noting that the trend we measure is consistent with but somewhat stronger than an independently measured redshift trend in the RS fraction. We also examine the impact of a plausible model of correlated scatter in X-ray luminosity and optical richness, showing it has negligible impact on our results.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».