MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3104402442 · doi:10.1051/0004-6361/201628522

<i>Planck</i>intermediate results

2016· article· en· W3104402442 sur OpenAlexaff
R. Adam, P. A. R. Ade, N. Aghanim, M. Ashdown, J. Aumont, C. Baccigalupi, A. J. Banday, R. B. Barreiro, N. Bartolo, E. Battaner, K. Benabed, A. Benoit-Lévy, M. Bersanelli, P. Bielewicz, I. Bikmaev, A. Bonaldi, J. R. Bond, J. Borrill, F. R. Bouchet, R. Burenin, C. Burigana, J.-F. Cardoso, A. Catalano, H. C. Chiang, P. R. Christensen, E. Churazov, L. P. L. Colombo, C. Combet, B. Comis, F. Couchot, B. P. Crill, A. Curto, F. Cuttaia, L. Danese, R. J. Davis, P. de Bernardis, A. de Rosa, G. de Zotti, F.–X. Désert, J. M. Diego, H. Dole, O. Doré, M. Douspis, A. Ducout, X. Dupac, F. Elsner, T. A. Enßlin, F. Finelli⋆, O. Forni, M. Frailis, A. A. Fraisse, E. Franceschi, S. Galeotta, K. Ganga, R. T. Génova-Santos, M. Giard, Y. Giraud–Héraud, E. Gjerløw, J. González-Nuevo, K. M. Górski, A. Gregorio, A. Gruppuso, J. E. Gudmundsson, F. K. Hansen, D. L. Harrison, C. Hernández-Monteagudo, D. Herranz, S. R. Hildebrandt, E. Hivon, A. Hornstrup, W. Hovest, G. Hurier, A. H. Jaffe, T. R. Jaffe, W. C. Jones, E. Keihänen, R. Keskitalo, I. Khamitov, T. S. Kisner, R. Kneißl, J. Knoche, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, G. Lagache, A. Lähteenmäki, J.‐M. Lamarre, A. Lasenby, M. Lattanzi, R. Leonardi, F. Levrier, M. Liguori, P. B. Lilje, M. Linden-Vørnle, M. López-Caniego, J. F. Macías–Pérez, B. Maffei, G. Maggio, N. Mandolesi, A. Mangilli, M. Maris, P. G. Martin, E. Martínez-González, S. Masi, S. Matarrese, A. Melchiorri, A. Mennella, M. Migliaccio, M.-A. Miville-Deschênes, A. Moneti, L. Montier, G. Morgante, D. Mortlock, D. Munshi, J. A. Murphy, P. Naselsky, F. Nati, P. Natoli, H. U. Nørgaard-Nielsen, D. Novikov, I. Novikov, C. A. Oxborrow, L. Pagano, F. Pajot, D. Paoletti, F. Pasian, O. Perdereau, L. Perotto, V. Pettorino, F. Piacentini, M. Piat, S. Plaszczynski, É. Pointecouteau, G. Polenta, N. Ponthieu, G. W. Pratt, S. Prunet, J.‐L. Puget, J. P. Rachen, R. Rébolo, M. Reinecke, M. Remazeilles, C. Renault, A. Renzi, I. Ristorcelli, G. Rocha, C. Rosset, M. Rossetti, G. Roudier, J. A. Rubiño-Martín, B. Rusholme, D. Santos, М. Савелайнен, G. Savini, D. Scott, V. Stolyarov, R. Stompor, R. Sudiwala, R. Sunyaev, D. Sutton, A.-S. Suur-Uski, J.-F. Sygnet, J. A. Tauber, L. Terenzi, L. Toffolatti, M. Tomasi, M. Tristram, L. Valenziano, J. Väliviita, F. Van Tent, P. Vielva, F. Villa, L. A. Wade, I. K. Wehus, D. Yvon, A. Zacchei, A. Zonca

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Aeronautics and Space AdministrationChina Scholarship CouncilScience and Technology Facilities CouncilTekesCentre National d’Etudes SpatialesPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLAgence Nationale de la RechercheMax-Planck-GesellschaftUK Space AgencyScience Foundation Ireland
Mots-clésPhysicsAstrophysicsPlanckGalaxySpectral energy distributionCosmic microwave backgroundRedshiftGalaxy clusterAstronomyMilky WayCosmic infrared backgroundInfraredAnisotropy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although infrared (IR) overall dust emission from clusters of galaxies has been statistically detected using data from the Infrared Astronomical Satellite (IRAS), it has not been possible to sample the spectral energy distribution (SED) of this emission over its peak, and thus to break the degeneracy between dust temperature and mass. By complementing the IRAS spectral coverage with Planck satellite data from 100 to 857 GHz, we provide new constraints on the IR spectrum of thermal dust emission in clusters of galaxies. We achieve this by using a stacking approach for a sample of several hundred objects from the Planck cluster sample. This procedure averages out fluctuations from the IR sky, allowing us to reach a significant detection of the faint cluster contribution. We also use the large frequency range probed by Planck, together with component-separation techniques, to remove the contamination from both cosmic microwave background anisotropies and the thermal Sunyaev-Zeldovich effect (tSZ) signal, which dominate at ν ≤ 353 GHz. By excluding dominant spurious signals or systematic effects, averaged detections are reported at frequencies 353 GHz ≤ ν ≤ 5000 GHz. We confirm the presence of dust in clusters of galaxies at low and intermediate redshifts, yielding an SED with a shape similar to that of the Milky Way. Planck’s resolution does not allow us to investigate the detailed spatial distribution of this emission (e.g. whether it comes from intergalactic dust or simply the dust content of the cluster galaxies), but the radial distribution of the emission appears to follow that of the stacked SZ signal, and thus the extent of the clusters. The recovered SED allows us to constrain the dust mass responsible for the signal and its temperature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0880,072

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations50
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAstronomy and AstrophysicsMême sujetGalaxies: Formation, Evolution, PhenomenaTravaux en français237 207