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Enregistrement W4206399715 · doi:10.1093/mnras/stab3621

H <scp>i</scp> constraints from the cross-correlation of eBOSS galaxies and Green Bank Telescope intensity maps

2021· article· en· W4206399715 sur OpenAlexafffund
Laura Wolz, Alkistis Pourtsidou, Kiyoshi W. Masui, Tzu‐Ching Chang, Julian Bautista, Eva-Maria Müller, S. Àvila, David Bacon, Will J. Percival, Steven Cunnington, Xuelei Chen, Jean‐Paul Kneib, Yichao Li, Yu-Wei Liao, Ue‐Li Pen, J. B. Peterson, Graziano Rossi, Donald P. Schneider, Jaswant K. Yadav, Gong‐Bo Zhao

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryScience and Technology Facilities CouncilHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversity of Colorado BoulderJet Propulsion LaboratoryOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMax-Planck-Institut für AstrophysikUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoMinistry of Education, Science and TechnologyNational Research Foundation of KoreaMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoSwinburne University of TechnologyAlexander von Humboldt-StiftungUniversity of OxfordNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork UniversityUK Research and InnovationOhio State UniversityNational Research FoundationCarnegie Mellon UniversityAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityUniversity of WashingtonCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahInstituto de Astrofísica de CanariasCanadian Institute for Advanced ResearchNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsYale UniversityVanderbilt UniversityU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsGalaxyTelescopeIntensity (physics)AstrophysicsCorrelationCross-correlationAstronomyIntensity mappingRedshiftOpticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations99
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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