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Enregistrement W3113299444 · doi:10.1093/mnras/stab949

Systematic uncertainties in models of the cosmic dawn

2021· article· en· W3113299444 sur OpenAlexafffund
Jordan Mirocha, Henri Lamarre, Adrian Liu

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanada Foundation for InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésCosmic microwave backgroundReionizationPhysicsAstrophysicsGalaxyCosmologyAmplitudeRedshiftCOSMIC cancer databasePopulationStatistical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Models of the reionization and reheating of the intergalactic medium (IGM) at redshifts z ≳ 6 continue to grow more sophisticated in anticipation of near-future 21-cm, cosmic microwave background, and galaxy survey measurements. However, there are many potential sources of systematic uncertainty in models that could bias and/or degrade upcoming constraints if left unaccounted for. In this work, we examine three commonly ignored sources of uncertainty in models for the mean reionization and thermal histories of the IGM: the underlying cosmology, halo mass function (HMF), and choice of stellar population synthesis (SPS) model. We find that cosmological uncertainties affect the Thomson scattering optical depth at the few per cent level and the amplitude of the global 21-cm signal at the ∼5–10 mK level. The differences brought about by choice of HMF and SPS models are more dramatic, comparable to the 1σ error bar on τe and an ∼20 mK effect on the global 21-cm signal amplitude. Finally, we jointly fit galaxy luminosity functions and global 21-cm signals for all HMF/SPS combinations and find that (i) doing so requires additional free parameters to compensate for modelling systematics and (ii) the spread in constraints on parameters of interest for different HMF and SPS choices, assuming 5 mK noise in the global signal, is comparable to those obtained when adopting the 'true' HMF and SPS with ≳20 mK errors. Our work highlights the need for dedicated efforts to reduce modelling uncertainties in order to enable precision inference with future data sets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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