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Enregistrement W4226242328 · doi:10.48550/arxiv.2204.08918

The evolution of high-density cores of the BOSS Great Wall superclusters

2022· preprint· en· W4226242328 sur OpenAlexfundno aff
M. Einasto, P. Tenjes, M. Gramann, H. Lietzen, Rain Kipper, Elmo Tempel, Shishir Sankhyayan, J. Einasto

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryYork UniversityOffice of ScienceJohns Hopkins UniversityEesti TeadusagentuurCarnegie Mellon UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNational Science FoundationUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityPrinceton UniversityBrookhaven National LaboratoryEuropean Regional Development FundU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsAstrophysicsRedshiftGalaxySupercluster (genetic)UniverseOrder (exchange)Density contrastApproxBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-density cores (HDCs) of galaxy superclusters that embed rich clusters and groups of galaxies are the earliest large objects to form in the cosmic web, and the largest objects that may collapse in the present or future. We study the dynamical state and possible evolution of the HDCs in the BOSS Great Wall (BGW) superclusters at redshift $z \approx 0.5$ in order to understand the growth and evolution of structures in the Universe. We derived the density contrast values for the spherical collapse model in a wide range of redshifts and used these values to study the dynamical state and possible evolution of the HDCs of the BGW superclusters. The masses of the HDCs were calculated using stellar masses of galaxies in them. We found the masses and radii of the turnaround and future collapse regions in the HDCs and compared them with those of local superclusters. We determined eight HDCs in the BGW superclusters. The masses of their turnaround regions are in the range of $M_{\mathrm{T}} \approx 0.4 - 3.3\times~10^{15}h^{-1}M_\odot,$ and radii are in the range of $R_{\mathrm{T}} \approx 3.5 - 7 h^{-1}$Mpc. The radii of their future collapse regions are in the range of $R_{\mathrm{FC}} \approx 4 - 8h^{-1}$Mpc. Distances between individual cores in superclusters are much larger: of the order of $25 - 35h^{-1}$Mpc. The richness and sizes of the HDCs are comparable with those of the HDCs of the richest superclusters in the local Universe. The BGW superclusters will probably evolve to several poorer superclusters with masses similar to those of the local superclusters. This may weaken the tension with the $Λ$CDM model, which does not predict a large number of very rich and large superclusters in our local cosmic neighbourhood, and explains why there are no superclusters as elongated as those in the BGW in the local Universe.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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