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Enregistrement W2969728939 · doi:10.3847/1538-4357/ab6d70

Pressure Profiles and Mass Estimates Using High-resolution Sunyaev–Zel’dovich Effect Observations of Zwicky 3146 with MUSTANG-2

2020· article· en· W2969728939 sur OpenAlexaff
C. Romero, Jonathan Sievers, V. Ghirardini, Simon Dicker, S. Giacintucci, Tony Mroczkowski, Brian Mason, Craig L. Sarazin, Mark J. Devlin, M. Gaspari, Nicholas Battaglia, Matt Hilton, Esra Bülbül, Ian Lowe, Sara Stanchfield

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatory of JapanPrinceton UniversityNational Institutes of Natural SciencesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science FoundationKorea Astronomy and Space Science InstituteOffice of Naval ResearchNational Radio Astronomy Observatory
Mots-clésPhysicsAstrophysicsVirial theoremGalaxy clusterIntracluster mediumSunyaev–Zel'dovich effectHydrostatic equilibriumPlanckCluster (spacecraft)SubstructureGalaxyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The galaxy cluster Zwicky 3146 is a sloshing cool core cluster at z = 0.291 that in X-ray imaging does not appear to exhibit significant pressure substructure in the intracluster medium (ICM). The published M 500 values range between to (22.50 ± 7.58) × 1014 M ⊙, where ICM-based estimates with reported errors <20% suggest that we should expect to find a mass between M ⊙ (from Planck, with an 8.4σ detection) and M ⊙ (from ACT, with a 14σ detection). We investigate the ability to estimate the mass of Zwicky 3146 via the Sunyaev–Zel’dovich (SZ) effect with data taken at 90 GHz by MUSTANG-2 to a noise level better than 15 μK at the center and a cluster detection of 61σ. We derive a pressure profile from our SZ data, which is in excellent agreement with that derived from X-ray data. From our SZ-derived pressure profiles, we infer M 500 and M 2500 via three methods—Y–M scaling relations, the virial theorem, and hydrostatic equilibrium (HE)—where we employ X-ray constraints from XMM-Newton on the electron density profile when assuming HE. Depending on the model and estimation method, our M 500 estimates range from 6.13 ± 0.69 to (10.6 ± 2.0) × 1014 M ⊙, where our estimate from HE is (±27% stat) (±7.9% sys, calibration) × 1014 M ⊙. Our fiducial mass, derived from a Y–M relation is (±7.9% stat) (±5.4% sys, Y–M) (±6.9% sys, cal.) × 1014 M ⊙.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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