CFHTLenS: Galaxy bias as function of scale, stellar mass, and colour
Notice bibliographique
Résumé
Galaxy models predict a tight relation between the clustering of galaxies and dark matter on cosmological scales, but predictions differ notably in the details. We used this opportunity and tested two semi-analytic models by the Munich and Durham groups with data from the Canada-France-Hawaii Telescope Lensing Survey (CFHTLenS). For the test we measured the scale-dependent galaxy bias factorb(k) and correlation factorr(k) from linear to non-linear scales ofk≈ 10hMpc−1at two redshiftsz̄= 0.35, 0.51 for galaxies with stellar mass between 5 × 109and 3 × 1011h70−2M⊙. Our improved gravitational lensing technique accounts for the intrinsic alignment of sources and the magnification of lens galaxies for better constraints for the galaxy-matter correlationr(k). Galaxy bias in CFHTLenS increases withkand stellar mass; it is colour-dependent, revealing the individual footprints of galaxy types. Despite a reasonable model agreement for the relative change with both scale and galaxy properties, there is a clear conflict forb(k) with no model preference: the model galaxies are too weakly clustered. This may flag a model problem atz ≳ 0.3 for all stellar masses. As in the models, however, there is a high correlationr(k) between matter and galaxy density on all scales, and galaxy bias is typically consistent with a deterministic bias on linear scales. Only our blue and low-mass galaxies of about 7 × 109h70−2M⊙atz̄= 0.51 show, contrary to the models, a weak tendency towards a stochastic bias on linear scales whererls = 0.75 ± 0.14 (stat.) ± 0.06 (sys.). This result is of interest for cosmological probes, such asEG, that rely on a deterministic galaxy bias. We provide Monte Carlo realisations of posterior constraints forb(k) andr(k) in CFHTLenS for every galaxy sample in this paper at the CDS.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».