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Enregistrement W2989175718 · doi:10.1093/mnras/stz3083

Long troughs in the Lyman-α forest below redshift 6 due to islands of neutral hydrogen

2019· article· en· W2989175718 sur OpenAlexaff
Laura C. Keating, Lewis H Weinberger, Girish Kulkarni, Martin G. Haehnelt, Jonathan Chardin, Dominique Aubert

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésPhysicsReionizationRedshiftAstrophysicsTrough (economics)Radiative transferIntergalactic mediumIonizationLyman-alpha forestPopulationSpectral lineAstronomyGalaxyOpticsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT A long (110 cMpc h−1) and deep absorption trough in the Ly α forest has been observed extending down to redshift 5.5 in the spectrum of ULAS J0148+0600. Although no Ly α transmission is detected, Ly β spikes are present which has led to claims that the gas along this trough must be ionized. Using high-resolution cosmological radiative transfer simulations in large volumes, we show that in a scenario where reionization ends late (z ∼ 5.2), our simulations can reproduce troughs as long as observed. In this model, we find that the troughs are caused by islands of neutral hydrogen. Small ionized holes within the neutral islands allow for the transmission of Ly β. We have also modelled the Ly α emitter population around the simulated troughs, and show that there is a deficit of Ly α emitters close to the trough as is observed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations174
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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