How to optimally constrain galaxy assembly bias: supplement projected correlation functions with count-in-cells statistics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Most models for the statistical connection between galaxies and their haloes ignore the possibility that galaxy properties may be correlated with halo properties other than halo mass, a phenomenon known as galaxy assembly bias. And yet, it is known that such correlations can lead to systematic errors in the interpretation of survey data that are analysed using traditional halo occupation models. At present, the degree to which galaxy assembly bias may be present in the real Universe, and the best strategies for constraining it remain uncertain. We study the ability of several observables to constrain galaxy assembly bias from redshift survey data using the decorated halo occupation distribution (dHOD), an empirical model of the galaxy–halo connection that incorporates assembly bias. We cover an expansive set of observables, including the projected two-point correlation function $w$p(rp), the galaxy–galaxy lensing signal ΔΣ(rp), the void probability function VPF(r), the distributions of counts-in-cylinders P(NCIC), and counts-in-annuli P(NCIA), and the distribution of the ratio of counts in cylinders of different sizes P(N2/N5). We find that despite the frequent use of the combination $w$p(rp) + ΔΣ(rp) in interpreting galaxy data, the count statistics, P(NCIC) and P(NCIA), are generally more efficient in constraining galaxy assembly bias when combined with $w$p(rp). Constraints based upon $w$p(rp) and ΔΣ(rp) share common degeneracy directions in the parameter space, while combinations of $w$p(rp) with the count statistics are more complementary. Therefore, we strongly suggest that count statistics should be used to complement the canonical observables in future studies of the galaxy–halo connection.
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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 | 0,005 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».