The atomic hydrogen content of the post-reionization Universe
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a comprehensive analysis of atomic hydrogen (H i) properties using a semi-analytical model of galaxy formation and N-body simulations covering a large cosmological volume at high resolution. We examine the H i mass function and the H i density, characterizing both their redshift evolution and their dependence on hosting halo mass. We analyse the H i content of dark matter haloes in the local Universe and up to redshift z = 5, discussing the contribution of different galaxy properties. We find that different assembly history plays a crucial role in the scatter of this relation. We propose new fitting functions useful for constructing mock H i maps with halo occupation distribution techniques. We investigate the H i clustering properties relevant for future 21 cm intensity mapping (IM) experiments, including the H i bias and the shot-noise level. The H i bias increases with redshift and it is roughly flat on the largest scales probed. The scale dependence is found at progressively larger scales with increasing redshift, apart from a dip feature at z = 0. The shot-noise values are consistent with the ones inferred by independent studies, confirming that shot noise will not be a limiting factor for IM experiments. We detail the contribution from various galaxy properties on the H i power spectrum and their relation to the halo bias. We find that H i poor satellite galaxies play an important role at the scales of the one-halo term. Finally, we present the 21 cm signal in redshift space, a fundamental prediction to be tested against data from future radio telescopes such as Square Kilometre Array.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».