Cross-correlations between mm-wave line-intensity mapping and weak-lensing surveys: preliminary consideration of long-term prospects
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The field of millimetre-wave line-intensity mapping (LIM) is seeing increased experimental activity with pathfinder surveys already deployed or deploying in the next few years, making spectroscopic measurements of unresolved atomic and molecular line emission tracing the large-scale structure of the Universe. The next decade will also see the Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (LSST) undertake a photometric galaxy survey programme of unprecedented scope, including measurements of cosmic shear exploiting weak gravitational lensing (WL) of background galaxies to map projected large-scale structure. We consider prospects for detecting angular cross-power spectra between non-tomographic cosmic shear and mm-wave LIM surveys that measure emission from CO lines at z = 0.5–1. We forecast that once the LSST Year 10 WL data set is available, a future LIM experiment, conceivably deployed in the next 10–15 yr, would enable such a cross-correlation detection with an overall signal-to-noise ratio of 50, although the current pathfinder generation of CO/[C ii] surveys are more likely to achieve a marginal 2σ detection against an earlier-stage LSST WL data set. The signal has modest astrophysical constraining power yielding competitive constraints on cosmic molecular gas density at z ≲ 1, and degeneracies between astrophysical parameters and the intrinsic alignment amplitude mean that external information on either one could allow the cross-correlation analysis to significantly improve its constraints on the other.
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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 | 0,024 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».