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Enregistrement W3210271598 · doi:10.1051/epjconf/202225700045

Constraining AGN feedback model with SZ profile

2022· article· en· W3210271598 sur OpenAlexaff
H. Tanimura, G. Hinshaw, Ian G. McCarthy, Ludovic Van Waerbeke, Nabila Aghanim, Yin-Zhe Ma, Alexander Mead, Tilman Tröster, Alireza Hojjati, Bruno Moraes

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésPhysicsHaloAstrophysicsGalaxyGravitational potentialGravitationPlanckAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relativistic jets from AGN have a wide range of impacts on galaxy groups and clusters and are key for understanding their formation and physical properties. However, this non-gravitational process is not well understood. Galaxy groups with shallow gravitational potentials are ideal laboratories to study and constrain the AGN feedback model. We studied hot gas in ∼66,000 SDSS LRG halos with an average halo mass of 3×10 13 M ⊙ using the Planck tSZ map. We have detected their average tSZ radial profile at ∼17σ and compared it with the cosmo-OWLS cosmological hydrodynamical simulations with different AGN feedback models. The best agreement has been obtained for the AGN 8.0 model in the simulations. We have also compared our measured tSZ profile with the prediction from the universal pressure profile assuming the self-similar relation and found them consistent if the model accounts for the clustering of neighboring haloes via a two-halo term.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0050,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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