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Enregistrement W2948020207 · doi:10.1093/mnras/stx751

The clustering of galaxies in the completed SDSS-III Baryon Oscillation Spectroscopic Survey: towards a computationally efficient analysis without informative priors

2017· article· en· W2948020207 sur OpenAlexfundno aff
Marcos Pellejero-Ibáñez, Chia-Hsun Chuang, J. A. Rubiño-Martín, Antonio J. Cuesta, Yuting Wang, Gong‐Bo Zhao, Ashley J. Ross, Sergio Rodríguez-Torres, Francisco Prada, Anže Slosar, J. Alberto Vázquez, Shadab Alam, Florian Beutler, Daniel J. Eisenstein, Héctor Gil-Marín, Jan Niklas Grieb, Shirley Ho, Francisco-Shu Kitaura, Will J. Percival, Graziano Rossi, Salvador Salazar-Albornoz, Lado Samushia, Ariel G. Sánchez, Siddharth Satpathy, Hee‐Jong Seo, Jeremy L. Tinker, Rita Tojeiro, M. Vargas-Magaña, Joel R. Brownstein, Robert C. Nichol, Matthew D. Olmstead

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratoryHigh Energy PhysicsLeibniz-GemeinschaftMinistry of Education, Science and TechnologyMinisterio de Economía y CompetitividadYork UniversityOffice of ScienceCollege of Engineering, Michigan State UniversityAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityComunidad de MadridNational Research FoundationOhio State UniversityNational Research Foundation of KoreaPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthU.S. Department of EnergyScience and Technology Facilities CouncilSejong UniversityCarnegie Mellon UniversityLeibniz-RechenzentrumHarvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsCosmic microwave backgroundDark energyPlanckRedshiftGalaxyBaryon acoustic oscillationsBaryonOmegaPrior probabilityAstrophysicsLambdaCosmologyBayesian probabilityStatisticsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop a new methodology called double-probe analysis with the aim of minimizing informative priors in the estimation of cosmological parameters. We extract the dark-energy-model-independent cosmological constraints from the joint data sets of Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) galaxy sample and Planck cosmic microwave background (CMB) measurement. We measure the mean values and covariance matrix of $\{R$, $l_a$, $Ω_b h^2$, $n_s$, $log(A_s)$, $Ω_k$, $H(z)$, $D_A(z)$, $f(z)σ_8(z)\}$, which give an efficient summary of Planck data and 2-point statistics from BOSS galaxy sample, where $R=\sqrt{Ω_m H_0^2}\,r(z_*)$, and $l_a=πr(z_*)/r_s(z_*)$, $z_*$ is the redshift at the last scattering surface, and $r(z_*)$ and $r_s(z_*)$ denote our comoving distance to $z_*$ and sound horizon at $z_*$ respectively. The advantage of this method is that we do not need to put informative priors on the cosmological parameters that galaxy clustering is not able to constrain well, i.e. $Ω_b h^2$ and $n_s$. Using our double-probe results, we obtain $Ω_m=0.304\pm0.009$, $H_0=68.2\pm0.7$, and $σ_8=0.806\pm0.014$ assuming $Λ$CDM; and $Ω_k=0.002\pm0.003$ and $w=-1.00\pm0.07$ assuming o$w$CDM. The results show no tension with the flat $Λ$CDM cosmological paradigm. By comparing with the full-likelihood analyses with fixed dark energy models, we demonstrate that the double-probe method provides robust cosmological parameter constraints which can be conveniently used to study dark energy models. We extend our study to measure the sum of neutrino mass and obtain $Σm_ν<0.10/0.22$ (68\%/95\%) assuming $Λ$CDM and $Σm_ν<0.26/0.52$ (68\%/95\%) assuming $w$CDM. This paper is part of a set that analyses the final galaxy clustering dataset from BOSS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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