Evolution of the luminosity-to-halo mass relation of LRGs from a combined analysis of SDSS-DR10+RCS2
Notice bibliographique
Résumé
We study the evolution of the luminosity-to-halo mass relation of luminous red galaxies (LRGs). We selected a sample of 52 000 LOWZ and CMASS LRGs from the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) SDSS-DR10 in the ~450 deg2 that overlaps with imaging data from the second Red-sequence Cluster Survey (RCS2), grouped them into bins of absolute magnitude and redshift and measured their weak-lensing signals. The source redshift distribution has a median of 0.7, which allowed us to study the lensing signal as a function of lens redshift. We interpreted the lensing signal using a halo model, from which we obtained the halo masses as well as the normalisations of the mass-concentration relations. The concentration of haloes that host LRGs is consistent with dark-matter-only simulations once we allow for miscentering or satellites in the modelling. The slope of the luminosity-to-halo mass relation has a typical value of 1.4 and does not change with redshift, but we find evidence for a change in amplitude: the average halo mass of LOWZ galaxies increases by 25-14+16% between z = 0.36 and 0.22 to an average value of (6.43 ± 0.52) × 1013 h70-1M⊙. If we extend the redshift range using the CMASS galaxies and assume that they are the progenitors of the LOWZ sample, the average mass of LRGs increases by 80+39-28\% between z = 0.6 and 0.2.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».