DES Y1 results: Splitting growth and geometry to test <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="inline"><mml:mi mathvariant="normal">Λ</mml:mi><mml:mi>CDM</mml:mi></mml:math>
Notice bibliographique
Résumé
We analyze Dark Energy Survey (DES) data to constrain a cosmological model where a subset of parameters---focusing on ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}$---are split into versions associated with structure growth (e.g., ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}^{\mathrm{grow}}$) and expansion history (e.g., ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}^{\mathrm{geo}}$). Once the parameters have been specified for the $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$ cosmological model, which includes general relativity as a theory of gravity, it uniquely predicts the evolution of both geometry (distances) and the growth of structure over cosmic time. Any inconsistency between measurements of geometry and growth could therefore indicate a breakdown of that model. Our growth-geometry split approach therefore serves both as a (largely) model-independent test for beyond-$\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$ physics, and as a means to characterize how DES observables provide cosmological information. We analyze the same multiprobe DES data as [Phys. Rev. Lett. 122, 171301 (2019)] : DES Year 1 (Y1) galaxy clustering and weak lensing, which are sensitive to both growth and geometry, as well as Y1 BAO and Y3 supernovae, which probe geometry. We additionally include external geometric information from BOSS DR12 BAO and a compressed Planck 2015 likelihood, and external growth information from BOSS DR12 RSD. We find no significant disagreement with ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}^{\mathrm{grow}}={\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}^{\mathrm{geo}}$. When DES and external data are analyzed separately, degeneracies with neutrino mass and intrinsic alignments limit our ability to measure ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}^{\mathrm{grow}}$, but combining DES with external data allows us to constrain both growth and geometric quantities. We also consider a parametrization where we split both ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}$ and $w$, but find that even our most constraining data combination is unable to separately constrain ${\mathrm{\ensuremath{\Omega}}}_{m}^{\mathrm{grow}}$ and ${w}^{\mathrm{grow}}$. Relative to $\mathrm{\ensuremath{\Lambda}}\mathrm{CDM}$, splitting growth and geometry weakens bounds on ${\ensuremath{\sigma}}_{8}$ but does not alter constraints on $h$.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,010 |
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 ».