Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Galaxy cluster mass haloes (‘clusters’) in a dark matter simulation are matched to nodes in several different cosmic webs found using the disperse cosmic web finder. The webs have different simulation smoothings and disperse parameter choices; for each, four methods are considered for matching disperse nodes to clusters. For most of the webs, disperse nodes outnumber clusters, but not every cluster has a disperse node match (and sometimes >1 cluster matches to the same disperse node). The clusters frequently lacking a matching disperse node have a different distribution of local shear trends and perhaps merger histories. It might be interesting to see in what other ways, e.g. observational properties, these clusters differ. For the webs with smoothing ≤ 2.5 Mpc h−1, and all but the most restrictive matching criterion, ∼3/4 of the clusters always have a disperse node counterpart. The nearest cluster to a given disperse node and vice versa, within twice the smoothing length, obey a cluster mass-disperse node density relation. Cluster pairs where both clusters match disperse nodes can also be assigned the filaments between those nodes, but as the web and matching methods are varied most such filaments do not remain. There is an enhancement of subhalo counts and halo mass between cluster pairs, averaging over cluster pairs assigned disperse filaments increases the enhancement. The approach here also lends itself to comparing nodes across many cosmic web constructions, using the fixed underlying cluster distribution to make a correspondence.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 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 ».