CCCP and MENeaCS: (updated) weak-lensing masses for 100 galaxy clusters
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Large area surveys continue to increase the samples of galaxy clusters that can be used to constrain cosmological parameters, provided that the masses of the clusters are measured robustly. To improve the calibration of cluster masses using weak gravitational lensing we present new results for 48 clusters at 0.05 < z < 0.15, observed as part of the Multi Epoch Nearby Cluster Survey, and re-evaluate the mass estimates for 52 clusters from the Canadian Cluster Comparison Project. Updated high-fidelity photometric redshift catalogues of reference deep fields are used in combination with advances in shape measurements and state-of-the-art cluster simulations, yielding an average systematic uncertainty in the lensing signal below 5 per cent, similar to the statistical uncertainty for our cluster sample. We derive a scaling relation with Planck measurements for the full sample and find a bias in the Planck masses of 1 − b = 0.84 ± 0.04 (stat) ±0.05 (syst). We find no statistically significant trend of the mass bias with redshift or cluster mass, but find that different selections could change the bias by up to 0.07. We find a gas fraction of 0.139 ± 0.014 (stat) for eight relaxed clusters in our sample, which can also be used to infer cosmological parameters.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».