Survey of gravitationally-lensed objects in HSC imaging (SuGOHI)
Notice bibliographique
Résumé
Context.The determination of the stellar initial mass function (IMF) of massive galaxies is one of the open problems in cosmology. Strong gravitational lensing is one of the few methods that allow us to constrain the IMF outside of the Local Group. Aims.The goal of this study is to statistically constrain the distribution in the IMF mismatch parameter, defined as the ratio between the true stellar mass of a galaxy and that inferred assuming a reference IMF, of massive galaxies from the Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) constant mass (CMASS) sample. Methods.We took 23 strong lenses drawn from the CMASS sample, measured their Einstein radii and stellar masses using multi-band photometry from the Hyper Suprime-Cam survey, then fitted a model distribution for the IMF mismatch parameter and dark matter halo mass to the whole sample. We used a prior on halo mass from weak lensing measurements and accounted for strong lensing selection effects in our model. Results.Assuming a Navarro Frenk and White density profile for the dark matter distribution, we infer a valueμIMF = −0.04 ± 0.11 for the average base-10 logarithm of the IMF mismatch parameter, defined with respect to a Chabrier IMF. A Salpeter IMF is in tension with our measurements. Conclusions.Our results are consistent with a scenario in which the region of massive galaxies where the IMF normalisation is significantly heavier than that of the Milky Way is much smaller than the scales 5 − 10 kpc probed by the Einstein radius of the lenses in our sample, as recent spatially-resolved studies of the IMF in massive galaxies suggest.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».