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Enregistrement W4226189840 · doi:10.1088/1475-7516/2022/07/027

Comments on the mass sheet degeneracy in cosmography analyses

2022· preprint· en· W4226189840 sur OpenAlexfundno aff
Luca Teodori, Kfir Blum, Emanuele Castorina, Marko Simonović, Yotam Soreq

Notice bibliographique

RevueJournal of Cosmology and Astroparticle Physics · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAzrieli FoundationIsrael Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésDegeneracy (biology)PhysicsRedshiftAstrophysicsObserver (physics)GalaxyLine-of-sightLens (geology)Quantum mechanicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We make a number of comments regarding modeling degeneracies in strong lensing measurements of the Hubble parameter H 0 . The first point concerns the impact of weak lensing associated with different segments of the line of sight. We show that external convergence terms associated with the lens-source and observer-lens segments need to be included in cosmographic modeling, in addition to the usual observer-source term, to avoid systematic bias in the inferred value of H 0 . Specifically, we show how an incomplete account of some line of sight terms biases stellar kinematics as well as ray tracing simulation methods to alleviate the mass sheet degeneracy. The second point concerns the use of imaging data for multiple strongly-lensed sources in a given system. We show that the mass sheet degeneracy is not fully resolved by the availability of multiple sources: some degeneracy remains because of differential external convergence between the different sources. Similarly, differential external convergence also complicates the use of multiple sources in addressing the approximate mass sheet degeneracy associated with a local (“internal”) core component in lens galaxies. This internal-external degeneracy is amplified by the non-monotonicity of the angular diameter distance as a function of redshift. For a rough assessment of the weak lensing effects, we provide estimates of external convergence using the nonlinear matter power spectrum, paying attention to non-equal time correlators.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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