The matter fluctuation amplitude inferred from the weak lensing power spectrum and correlation function in CFHTLenS data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Based on the cosmic shear data from the Canada–France–Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS), Kilbinger et al. obtained a constraint on the amplitude of matter fluctuations of σ8(Ωm/0.27)0.6 = 0.79 ± 0.03 from the two-point correlation function (2PCF). This is ≈3σ lower than the value 0.89 ± 0.01 derived from Planck data on cosmic microwave background (CMB) anisotropies. On the other hand, based on the same CFHTLenS data, but using the power spectrum, and performing a different analysis, Liu et al. obtained the higher value of $\sigma _8(\Omega _\mathrm{m}/0.27)^{0.64}=0.87^{+0.05}_{-0.06}$. We here investigate the origin of this difference, by performing a fair side-by-side comparison of the 2PCF and power spectrum analyses on CFHTLenS data. We find that these two statistics indeed deliver different results, even when applied to the same data in an otherwise identical procedure. We identify excess power in the data on small scales (ℓ > 5000) driving the larger values inferred from the power spectrum. We speculate on the possible origin of this excess small-scale power. More generally, our results highlight the utility of analysing the 2PCF and the power spectrum in tandem, to discover (and to help control) systematic errors.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».