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Enregistrement W2976760108 · doi:10.1093/mnras/staa1373

Cross-correlating 21 cm and galaxy surveys: implications for cosmology and astrophysics

2020· article· en· W2976760108 sur OpenAlexaff
Hamsa Padmanabhan, Alexandre Réfrégier, A. Amara

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyCosmologyHaloOmegaGalaxy formation and evolutionAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We forecast astrophysical and cosmological parameter constraints from synergies between 21 cm intensity mapping and wide-field optical galaxy surveys (both spectroscopic and photometric) over z ∼ 0–3. We focus on the following survey combinations in this work: (i) a CHIME-like and DESI-like survey in the Northern hemisphere, (ii) an LSST-like and SKA I MID-like survey, and (iii) a MeerKAT-like and DES-like survey in the Southern hemisphere. We work with the ΛCDM cosmological model having parameters {h, Ωm, ns, Ωb, σ8}, parameters vc, 0 and β representing the cut-off and slope of the H i–halo mass relation in the previously developed H i halo model framework, and a parameter Q that represents the scale dependence of the optical galaxy bias. Using a Fisher forecasting framework, we explore (i) the effects of the H i and galaxy astrophysical uncertainties on the cosmological parameter constraints, assuming priors from the present knowledge of the astrophysics, (ii) the improvements on astrophysical constraints over their current priors in the three configurations considered, and (iii) the tightening of the constraints on the parameters relative to the corresponding H i autocorrelation surveys alone.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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