<i>Planck</i> constraints on the tensor-to-scalar ratio
Notice bibliographique
Résumé
We present constraints on the tensor-to-scalar ratio r using Planck data. We use the latest release of Planck maps, processed with the NPIPE code, which produces calibrated frequency maps in temperature and polarisation for all Planck channels from 30 GHz to 857 GHz using the same pipeline. We computed constraints on r using the BB angular power spectrum, and we also discuss constraints coming from the TT spectrum. Given Planck ’s noise level, the TT spectrum gives constraints on r that are cosmic-variance limited (with σ r = 0.093), but we show that the marginalised posterior peaks towards negative values of r at about the 1.2 σ level. We derived Planck constraints using the BB power spectrum at both large angular scales (the ‘reionisation bump’) and intermediate angular scales (the ‘recombination bump’) from ℓ = 2 to 150 and find a stronger constraint than that from TT , with σ r = 0.069. The Planck BB spectrum shows no systematic bias and is compatible with zero, given both the statistical noise and the systematic uncertainties. The likelihood analysis using B modes yields the constraint r < 0.158 at 95% confidence using more than 50% of the sky. This upper limit tightens to r < 0.069 when Planck EE , BB , and EB power spectra are combined consistently, and it tightens further to r < 0.056 when the Planck TT power spectrum is included in the combination. Finally, combining Planck with BICEP2/Keck 2015 data yields an upper limit of r < 0.044.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».