Brightest x-ray clusters of galaxies in the CFHTLS wide fields: catalog and optical mass estimator
Notice bibliographique
Résumé
The Canada–France–Hawaii Telescope Legacy Survey (CFHTLS) presents a unique data set for weak-lensing studies, having high-quality imaging and deep multiband photometry. We have initiated an XMM-CFHTLS project to provide X-ray observations of the brightest X-ray-selected clusters within the wide CFHTLS area. Performance of these observations and the high quality of CFHTLS data allow us to revisit the identification of X-ray sources, introducing automated reproducible algorithms, based on the multicolor red sequence finder. We have also introduced a new optical mass proxy. We provide the calibration of the red sequence observed in the Canada–France–Hawaii filters and compare the results with the traditional single-color red sequence and photo-z. We test the identification algorithm on the subset of highly significant XMM clusters and identify 100% of the sample. We find that the integrated z-band luminosity of the red sequence galaxies correlates well with the X-ray luminosity, with a surprisingly small scatter of 0.20 dex. We further use the multicolor red sequence to reduce spurious detections in the full XMM and ROSAT All-Sky Survey (RASS) data sets, resulting in catalogs of 196 and 32 clusters, respectively. We made spectroscopic follow-up observations of some of these systems with HECTOSPEC and in combination with BOSS DR9 data. We also describe the modifications needed to the source detection algorithm in order to maintain high purity of extended sources in the shallow X-ray data. We also present the scaling relation between X-ray luminosity and velocity dispersion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».