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Enregistrement W4206046915 · doi:10.1093/mnras/stac046

AMICO galaxy clusters in KiDS-DR3: measurement of the halo bias and power spectrum normalization from a stacked weak lensing analysis

2022· article· en· W4206046915 sur OpenAlexafffund
L. Ingoglia, G. Covone, M. Sereno, C. Giocoli, S. Bardelli, F. Bellagamba, G. Castignani, S. Farrens, H. Hildebrandt, Shahab Joudaki, Eric Jullo, Denise Lanzieri, G. F. Lesci, F. Marulli, M. Maturi, L. Moscardini, Lorenza Nanni, E. Puddu, M. Radovich, M. Roncarelli, Feliciana Sapio, C. Schimd

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesINAF-Osservatorio Astronomico di PadovaInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsAgenzia Spaziale ItalianaNurses Organization of Veterans AffairsMinistero degli Affari Esteri e della Cooperazione InternazionaleMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaEuropean School of Oncology
Mots-clésPhysicsHaloAstrophysicsWeak gravitational lensingGalaxyMatter power spectrumGalaxy clusterSpectral densityRedshiftCluster (spacecraft)Dark matter haloVirial theoremNormalization (sociology)Virial massStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Galaxy clusters are biased tracers of the underlying matter density field. At very large radii beyond about 10 Mpc h−1, the shear profile shows evidence of a second-halo term. This is related to the correlated matter distribution around galaxy clusters and proportional to the so-called halo bias. We present an observational analysis of the halo bias–mass relation based on the AMICO galaxy cluster catalogue, comprising around 7000 candidates detected in the third release of the KiDS survey. We split the cluster sample into 14 redshift-richness bins and derive the halo bias and the virial mass in each bin by means of a stacked weak lensing analysis. The observed halo bias–mass relation and the theoretical predictions based on the Lambda cold dark matter standard cosmological model show an agreement within 2σ. The mean measurements of bias and mass over the full catalogue give $M_{200c} = (4.9 \pm 0.3) \times 10^{13}\, {\rm M}_{\odot }/{\it h}$ and $b_h \sigma _8^2 = 1.2 \pm 0.1$. With the additional prior of a bias–mass relation from numerical simulations, we constrain the normalization of the power spectrum with a fixed matter density Ωm = 0.3, finding σ8 = 0.63 ± 0.10.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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