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Enregistrement W3152538587 · doi:10.1088/1475-7516/2021/11/006

Anisotropic effective redshift and evolving clustering amplitude

2021· article· en· W3152538587 sur OpenAlexafffund
Andrej Obuljen, Will J. Percival

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryUniversity of Colorado BoulderOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoUniversity of OxfordYork UniversityLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameInstituto de Astrofísica de CanariasCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityCompute CanadaU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityMax-Planck-Institut für Astrophysik
Mots-clésRedshiftPhysicsRedshift surveyAstrophysicsCluster analysisAmplitudeGalaxyOpticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A typical galaxy survey geometry results in galaxy pairs of different separation and angle to the line-of-sight having different distributions in redshift and consequently a different effective redshift. However, clustering measurements are analysed assuming that the clustering is representative of that at a single effective redshift. We investigate the impact of variations in the galaxy-pair effective redshift on the large-scale clustering measured in galaxy surveys. We find that galaxy surveys spanning a large redshift range have different effective redshifts as a function of both pair separation and angle. Furthermore, when considering tracers whose clustering amplitude evolves strongly with redshift, this combination can result in an additional scale-dependent clustering anisotropy. We demonstrate the size of this effect on the eBOSS DR16 Quasar sample and show that, while the impact on monopole is negligible, neglecting this effect can result in a tilt of ∼ 4% and ∼40% in quadrupole and hexadecapole, respectively, on scales ∼1 h -1 Gpc. We discuss strategies to mitigate this effect when making measurements.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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