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Enregistrement W3103804284 · doi:10.1051/0004-6361/201834206/pdf

Weak-lensing analysis of galaxy pairs using CS82 data

2019· article· en· W3103804284 sur OpenAlexaboutno aff
Elizabeth Johana Gonzalez, Facundo Rodríguez, D. G. Lambas, Martı́n Makler, Valeria Mesa, Sol Alonso, Fernanda Duplancic, M. E. S. Pereira, Huanyuan Shan

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsWeak gravitational lensingHaloGalaxyStrong gravitational lensingVirial massMass ratioGravitational lensRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we analyze a sample of close galaxy pairs (relative projected separation < 25 h -1 kpc and relative radial velocities < 350 km s -1 ) using a weak-lensing analysis based on the Canada-France-Hawaii Telescope Stripe 82 Survey (CS82). We determine halo masses for the total sample of pairs as well as for interacting, red, and higher-luminosity pair subsamples with ∼3σ confidence. The derived lensing signal for the total sample can be fitted either by a Singular Isothermal Sphere (SIS) with σ V = 223 ± 24 km s -1 or a Navarro-Frenk-White (NFW) profile with R 200 = 0.30 ± 0.03 h -1 Mpc. The pair total masses and total r band luminosities imply an average mass-to-light ratio of ∼200 h M ⊙ /L ⊙ . On the other hand, red pairs which include a larger fraction of elliptical galaxies, show a larger mass-to-light ratio of ∼345 h M ⊙ /L ⊙ . Derived lensing masses were compared to a proxy of the dynamical mass, obtaining a good correlation. However, there is a large discrepancy between lensing masses and the dynamical mass estimates, which could be accounted for by astrophysical processes such as dynamical friction, by the inclusion of unbound pairs, and by significant deviations of the density distribution from SIS and NFW profiles in the inner regions. We also compared lensing masses with group mass estimates, finding very good agreement with the sample of groups with two members. Red and blue pairs show large differences between group and lensing masses, which is likely due to the single mass-to-light ratio adopted to compute the group masses.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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