MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3105906639

Simulations of Quintessential Cold Dark Matter: beyond the cosmological constant

2010· article· en· W3105906639 sur OpenAlexaff
Elise Jennings, C. M. Baugh, Raúl E. Angulo, Silvia Pascoli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuintessencePhysicsDark energyEquation of stateAstrophysicsCosmological constantMatter power spectrumCold dark matterRedshiftBaryon acoustic oscillationsLambda-CDM modelUniverseDark matterTheoretical physicsCosmologyQuantum mechanicsGalaxy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the nonlinear growth of cosmic structure in different dark energy models, using large volume N-body simulations. We consider a range of quintessence models which feature both rapidly and slowly varying dark energy equations of state, and compare the growth of structure to that in a universe with a cosmological constant. We use a four parameter equation of state for the dark energy which accurately reproduces the quintessence dynamics over a wide range of redshifts. The adoption of a quintessence model changes the expansion history of the universe, the form of the linear theory power spectrum and can alter key observables, such as the horizon scale and the distance to last scattering. We incorporate these effects into our simulations in stages to isolate the impact of each on the growth of structure. The difference in structure formation can be explained to first order by the difference in growth factor at a given epoch; this scaling also accounts for the nonlinear growth at the 15 % level. We find that quintessence models that are different from ΛCDM both today and at high redshifts (z ∼ 1000) and which feature late (z < 2), rapid transitions in the

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCosmology and Gravitation TheoriesTravaux en français237 207