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Enregistrement W4226250715 · doi:10.1103/physrevd.105.083503

Joint constraints on reionization: A framework for combining the global 21 cm signal and the kinetic Sunyaev-Zel’dovich effect

2022· article· en· W4226250715 sur OpenAlexafffund
J. Begin, Adrian Liu, Adélie Gorce

Notice bibliographique

RevuePhysical review. D/Physical review. D. · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadio Astronomy Observations and Technology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésReionizationCosmic microwave backgroundRedshiftSunyaev–Zel'dovich effectIonizationPhysicsKinetic energyPlanckAstrophysicsResidualGalaxyComputer scienceAlgorithmOpticsAnisotropy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent measurements from the CMB and from high-redshift galaxy observations have placed rough constraints on the midpoint and duration of the epoch of reionization. Detailed measurements of the ionization history remain elusive, although two proposed probes show great promise for this purpose: the 21 cm global signal and the kinetic Sunyaev-Zel'dovich (kSZ) effect. We formally confirm the common assumption that these two probes are highly complementary, with the kSZ being more sensitive to extended ionization histories and the global signal to rapidly evolving ones. We do so by performing a Karhunen-Lo\`eve (KL) transformation, which casts the data in a basis designed to emphasize the information content of each probe. We find that reconstructing the ionization history using both probes gives significantly more precise results than individual constraints, although carefully chosen, physically motivated priors play a crucial part in obtaining a bias-free reconstruction. Additionally, in the KL basis, measurements from one probe can be used to detect the presence of residual systematics in the other, providing a safeguard against systematics that would go undetected when data from each probe is analyzed in isolation. Once detected, the modes contaminated by systematics can be discarded from the data analysis to avoid biases in reconstruction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,353 · 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.

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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