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Enregistrement W3035337395 · doi:10.1093/mnras/staa3570

Measuring the surface mass density ellipticity of redMaPPer galaxy clusters using weak lensing

2020· article· en· W3035337395 sur OpenAlexaff
Elizabeth Johana Gonzalez, Martı́n Makler, Martín Chalela, M. E. S. Pereira, Ludovic Van Waerbeke, Huanyuan Shan, T. Erben

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSecretaria de Ciencia y Tecnología - Universidad Nacional de CórdobaNational Natural Science Foundation of ChinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasChinese Academy of Sciences
Mots-clésPhysicsRedshiftAstrophysicsCluster (spacecraft)GalaxyGalaxy clusterWeak gravitational lensingMass distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this work, we study the shape of the projected surface mass density distribution of galaxy clusters using weak-lensing stacking techniques. In particular, we constrain the average aligned component of the projected ellipticity, ϵ, for a sample of redMaPPer clusters (0.1 ≤ z < 0.4). We consider six different proxies for the cluster orientation and measure ϵ for three ranges of projected distances from the cluster centres. The mass distribution in the inner region (up to 700 kpc) is better traced by the cluster galaxies with a higher membership probability, while the outer region (from 700 kpc up to 5 Mpc) is better traced by the inclusion of less probable galaxy cluster members. The fitted ellipticity in the inner region is ϵ = 0.21 ± 0.04, in agreement with previous estimates. We also study the relation between ϵ and the cluster mean redshift and richness. By splitting the sample in two redshift ranges according to the median redshift, we obtain larger ϵ values for clusters at higher redshifts, consistent with the expectation from simulations. In addition, we obtain higher ellipticity values in the outer region of clusters at low redshifts. We discuss several systematic effects that might affect the measured lensing ellipticities and their relation to the derived ellipticity of the mass distribution.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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