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Enregistrement W4294527371 · doi:10.1051/0004-6361/202244405

Biased tracers as a probe of beyond-ΛCDM cosmologies

2022· article· en· W4294527371 sur OpenAlexaff
Farbod Hassani, Julian Adamek, Ruth Durrer, M. Kunz

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversité de GenèveNational Supercomputing Centre SingaporeNorges ForskningsrådUniversitetet i OsloSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungCentro Svizzero di Calcolo ScientificoNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsCosmologyNeutrinoDark matterRedshiftMatter power spectrumSpectral densityMeasure (data warehouse)AstrophysicsCluster analysisScale (ratio)HaloCold dark matterDark energyStatistical physicsParticle physicsComputer scienceMachine learningGalaxyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cosmological models beyond ΛCDM, such as those featuring massive neutrinos or modifications of gravity, often display a characteristic change (scale-dependent suppression or enhancement) in the matter power spectrum when compared to a six-parameter ΛCDM baseline. It is therefore a widely held view that constraints on those models can be obtained by searching for such features in the clustering statistics of large-scale structure. However, when using biased tracers of matter in the analysis, the situation is complicated by the fact that the bias also depends on cosmology. Here we investigate how the selection of tracers affects the observed signatures for two examples of beyond-ΛCDM cosmologies: massive neutrinos and clustering dark energy (k-essence). We study the signatures in the monopole, quadrupole, and hexadecapole of the redshift-space power spectra for halo catalogues from large N-body simulations and argue that a fixed selection criterion based on local attributes, such as tracer mass, leads to a near loss of signal in most cases. Instead, the full signal is recovered only if the selection of tracers is done at fixed bias. This emphasises the need to model or measure the bias parameters accurately in order to get meaningful constraints on the cosmological model.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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