Weak lensing study of galaxy biasing
Notice bibliographique
Résumé
We combine weak lensing measurements from the Red-Sequence Cluster Survey and the VIRMOS-DESCART survey, and present the first direct measurements of the bias parameter b and the galaxy-mass cross-correlation coefficient r on scales ranging from 0.2 to 9.3 h_{50}^{-1} Mpc at a lens redshift z~0.35. We find strong evidence that both b and r change with scale for our sample of lens galaxies (19.5<R_C<21), which have luminosities around L_*. For the currently favored cosmology (\\Omega_m=0.3,\\Omega_\\Lambda=0.7), we find b=0.71^+0.06_-0.04 on a scale of 1-2 Mpc, increasing to ~1 on larger scales. The value of r has only minimal dependence on the assumed cosmology. The variation of r with scale is very similar to that of b, and reaches a minimum value of r=0.57^+0.08_-0.07 (at 1 Mpc). This suggests significant stochastic biasing and/or non-linear biasing. On scales larger than ~4 Mpc the value of r is consistent with a value of 1. In addition we use RCS data alone to measure the ratio b/r on scale ranging from 0.15 to 12.5 Mpc, and find that the ratio varies somewhat with scale. We obtain an average value of b/r=1.090+-0.035, in good agreement with previous estimates. A (future) careful comparison of our results with models of galaxy formation can provide unique constraints, as r is linked intimately to the details of galaxy formation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».