H <scp>i</scp> constraints from the cross-correlation of eBOSS galaxies and Green Bank Telescope intensity maps
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present the joint analysis of Neutral Hydrogen (H i) Intensity Mapping observations with three galaxy samples: the Luminous Red Galaxy (LRG) and Emission Line Galaxy (ELG) samples from the eBOSS survey, and the WiggleZ Dark Energy Survey sample. The H i intensity maps are Green Bank Telescope observations of the redshifted $21\rm cm$ emission on $100 \, {\rm deg}^2$ covering the redshift range 0.6 < z < 1.0. We process the data by separating and removing the foregrounds present in the radio frequencies with FastI ICA. We verify the quality of the foreground separation with mock realizations, and construct a transfer function to correct for the effects of foreground removal on the H i signal. We cross-correlate the cleaned H i data with the galaxy samples and study the overall amplitude as well as the scale dependence of the power spectrum. We also qualitatively compare our findings with the predictions by a semianalytical galaxy evolution simulation. The cross-correlations constrain the quantity $\Omega _{\rm {H\,\small {I}}} b_{\rm {H\,\small {I}}} r_{\rm {H\,\small {I}},{\rm opt}}$ at an effective scale keff, where $\Omega _\rm {H\,\small {I}}$ is the H i density fraction, $b_\rm {H\,\small {I}}$ is the H i bias, and $r_{\rm {H\,\small {I}},{\rm opt}}$ the galaxy–hydrogen correlation coefficient, which is dependent on the H i content of the optical galaxy sample. At $k_{\rm eff}=0.31 \, h\,{\rm Mpc^{-1}}$ we find $\Omega _{\rm {H\,\small {I}}} b_{\rm {H\,\small {I}}} r_{\rm {H\,\small {I}},{\rm Wig}} = [0.58 \pm 0.09 \, {\rm (stat) \pm 0.05 \, {\rm (sys)}}] \times 10^{-3}$ for GBT-WiggleZ, $\Omega _{\rm {H\,\small {I}}} b_{\rm {H\,\small {I}}} r_{\rm {H\,\small {I}},{\rm ELG}} = [0.40 \pm 0.09 \, {\rm (stat) \pm 0.04 \, {\rm (sys)}}] \times 10^{-3}$ for GBT-ELG, and $\Omega _{\rm {H\,\small {I}}} b_{\rm {H\,\small {I}}} r_{\rm {H\,\small {I}},{\rm LRG}} = [0.35 \pm 0.08 \, {\rm (stat) \pm 0.03 \, {\rm (sys)}}] \times 10^{-3}$ for GBT-LRG, at z ≃ 0.8. We also report results at $k_{\rm eff}=0.24$ and $k_{\rm eff}=0.48 \, h\,{\rm Mpc^{-1}}$. With little information on H i parameters beyond our local Universe, these are amongst the most precise constraints on neutral hydrogen density fluctuations in an underexplored redshift range.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».