Mapping and characterization of cosmic filaments in galaxy cluster outskirts: strategies and forecasts for observations from simulations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Upcoming wide-field surveys are well suited to studying the growth of galaxy clusters by tracing galaxy and gas accretion along cosmic filaments. We use hydrodynamic simulations of volumes surrounding 324 clusters from The ThreeHundred project to develop a framework for identifying and characterizing these filamentary structures and associating galaxies with them. We define three-dimensional reference filament networks reaching 5R200 based on the underlying gas distribution and quantify their recovery using mock galaxy samples mimicking observations such as those of the WEAVE Wide-Field Cluster Survey. Since massive galaxies trace filaments, they are best recovered by mass-weighting galaxies or imposing a bright limit (e.g. >L*) on their selection. We measure the transverse gas density profile of filaments, derive a characteristic filament radius of ≃ 0.7–1 h−1Mpc, and use this to assign galaxies to filaments. For different filament extraction methods, we find that at R > R200, ∼15–$20{{\ \rm per\ cent}}$ of galaxies with M* > 3 × 109M⊙ are in filaments, increasing to $\sim 60{{\ \rm per\ cent}}$ for galaxies more massive than the Milky Way. The fraction of galaxies in filaments is independent of cluster mass and dynamical state and is a function of cluster-centric distance, increasing from ∼13 per cent at 5R200 to ∼21 per cent at 1.5R200. As a bridge to the design of observational studies, we measure the purity and completeness of different filament galaxy selection strategies. Encouragingly, the overall three-dimensional filament networks and ∼67 per cent of the galaxies associated with them are recovered from two-dimensional galaxy positions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».