UNIONS: The impact of systematic errors on weak-lensing peak counts
Notice bibliographique
Résumé
Context. The Ultraviolet Near-Infrared Optical Northern Survey (UNIONS) is an ongoing deep photometric multiband survey of the northern sky. As part of UNIONS, the Canada-France Imaging Survey (CFIS) provides r-band data, which we use to study weak-lensing peak counts for cosmological inference. Aims. We assess systematic effects for weak-lensing peak counts and their impact on cosmological parameters for the UNIONS survey. In particular, we present results on local calibration, metacalibration shear bias, baryonic feedback, the source galaxy redshift estimate, intrinsic alignment, and cluster member dilution. Methods. For each uncertainty and systematic effect, we describe our mitigation scheme and the impact on cosmological parameter constraints. We obtain constraints on cosmological parameters from Monte Carlo Markov chains using CFIS data and MassiveNuS N-body simulations as a model for peak counts statistics. Results. Depending on the calibration (local versus global, and the inclusion or not of the residual multiplicative shear bias), the mean matter density parameter, Ωm, can shift by up to −0.024 (−0.5σ). We also see that including baryonic corrections can shift Ωm by +0.027 (+0.5σ) with respect to the dark-matter-only simulations. Reducing the impact of the intrinsic alignment and cluster member dilution through signal-to-noise cuts leads to larger constraints. Finally, with a mean redshift uncertainty of Δz̄ = 0.03, we see that the shift in Ωm (+0.001, which corresponds to +0.02σ) is not significant. Conclusions. This paper investigates, for the first time with UNIONS weak-lensing data and peak counts, the impact of systematic effects. The value of Ωm is the most impacted and can shift by up to ∼0.03, which corresponds to 0.5σ depending on the choices for each systematics. We expect constraints to become more reliable with future (larger) data catalogs, for which the current pipeline will provide a starting point. The code used to obtain the results is available on GitHub.
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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 | 0,009 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».