LoCuSS: The Splashback Radius of Massive Galaxy Clusters and Its Dependence on Cluster Merger History
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present the direct detection of the splashback feature using the sample of massive galaxy clusters from the Local Cluster Substructure Survey (LoCuSS). This feature is clearly detected (above 5 σ ) in the stacked luminosity density profile obtained using the K -band magnitudes of spectroscopically confirmed cluster members. We obtained the best-fit model by means of Bayesian inference, which ranked models including the splashback feature as more descriptive of the data with respect to models that do not allow for this transition. In addition, we have assessed the impact of the cluster dynamical state on the occurrence of the splashback feature. We exploited the extensive multiwavelength LoCuSS data set to test a wide range of proxies for the cluster formation history, finding the most significant dependence of the splashback feature location and scale according to the presence or absence of X-ray emitting galaxy groups in the cluster infall regions. In particular, we report for the first time that clusters that do not show massive infalling groups present the splashback feature at a smaller clustercentric radius r sp / r 200, m = 1.158 ± 0.071 than clusters that are actively accreting groups r sp / r 200, m = 1.291 ± 0.062. The difference between these two subsamples is significant at 4.2 σ , suggesting a correlation between the properties of the cluster potential and its accretion rate and merger history. Similarly, clusters that are classified as old and dynamically inactive present stronger signatures of the splashback feature, with respect to younger, more active clusters. We are directly observing how fundamental dynamical properties of clusters reverberate across vastly different physical scales.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».