Probing galaxy bias and intergalactic gas pressure with KiDS Galaxies-tSZ-CMB lensing cross-correlations
Notice bibliographique
Résumé
We constrain the redshift dependence of gas pressure bias ⟨byPe⟩ (bias-weighted average electron pressure), which characterises the thermodynamics of intergalactic gas, through a combination of cross-correlations between galaxy positions and the thermal Sunyaev-Zeldovich (tSZ) effect, as well as galaxy positions and the gravitational lensing of the cosmic microwave background (CMB). The galaxy sample is from the fourth data release of the Kilo-Degree Survey (KiDS). The tSZymap and the CMB lensing map are from thePlanck2015 and 2018 data releases, respectively. The measurements are performed in five redshift bins withz ≲ 1. With these measurements, combining galaxy-tSZ and galaxy-CMB lensing cross-correlations allows us to break the degeneracy between galaxy bias and gas pressure bias, and hence constrain them simultaneously. In all redshift bins, the best-fit values of ⟨byPe⟩ are at a level of ∼0.3 meV cm−3and increase slightly with redshift. The galaxy bias is consistent with unity in all the redshift bins. Our results are not sensitive to the non-linear details of the cross-correlation, which are smoothed out by thePlanckbeam. Our measurements are in agreement with previous measurements as well as with theoretical predictions. We also show that our conclusions are not changed when CMB lensing is replaced by galaxy lensing, which shows the consistency of the two lensing signals despite their radically different redshift ranges. This study demonstrates the feasibility of using CMB lensing to calibrate the galaxy distribution such that the galaxy distribution can be used as a mass proxy without relying on the precise knowledge of the matter distribution.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».