Constraining blazar heating with the 2 ≲<i>z</i>≲ 3 Lyman-α forest
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The intergalactic medium (IGM) acts like a calorimeter recording energy injection by cosmic structure formation, shocks and photoheating from stars and active galactic nuclei. It was recently proposed that spatially inhomogeneous TeV-blazars could significantly heat up the underdense IGM, resulting in patches of both cold and warm IGM around z ≃ 2−3. The goal of this study is to compare predictions of different blazar heating models with recent observations of the IGM. We perform a set of cosmological simulations and carefully compute mock observables of the Lyman-α (Lyα) forest. We perform a detailed assessment of different systematic uncertainties which typically impact this type of observables and find that they are smaller than the differences between our models. We find that our inhomogeneous blazar heating model is in good agreement with the Lyα line properties and the rescaled flux probability distribution function at high redshift (2.5 < z < 3) but that our blazar heating models are challenged by lower redshift data (2 < z < 2.5). Our results could be explained by HeII reionization although state-of-the-art models fall short on providing enough heating to the low-density IGM, thus motivating further radiative transfer studies of inhomogeneous HeII reionization. If blazars are indeed hosted by group-mass haloes of $2\times 10^{13}\, \rm {M}_\odot$, a later onset of blazar heating in comparison with previous models would be favoured, which could bring our findings here in agreement with the evidence of blazar heating from local gamma-ray observations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».