How dark are filaments in the cosmic web?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The cold dark matter model predicts that dark matter haloes are connected by filaments. Direct measurements of the masses and structure of these filaments are difficult, but recently several studies have detected these dark-matter-dominated filaments using weak lensing. Here we study the efficiency of galaxy formation within the filaments by measuring their total mass-to-light ratios and stellar mass fractions. Specifically, we stack pairs of luminous red galaxies (LRGs) with a typical separation on the sky of 8 h−1 Mpc. We stack background galaxy shapes around pairs to obtain mass maps through weak lensing, and we stack galaxies from the Sloan Digital Sky Survey to obtain maps of light and stellar mass. To isolate the signal from the filament, we construct two matched catalogues of physical and non-physical (projected) LRG pairs, with the same distributions of redshift and separation. We then subtract the two stacked maps. Using LRG pair samples from the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey at two different redshifts, we find that the evolution of the mass in filament is consistent with the predictions from perturbation theory. The filaments are not entirely dark: Their mass-to-light ratios (M/L = 351 ± 137 in solar units in the rband) and stellar mass fractions (Mstellar/M = 0.0073 ± 0.0030) are consistent with the cosmic values (and with their redshift evolutions).
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».