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Enregistrement W4295021605 · doi:10.1051/0004-6361/201323003

<i>Planck</i>intermediate results

2014· article· en· W4295021605 sur OpenAlexaff
P. A. R. Ade, K. Jahnkę, M. Arnaud, M. Ashdown, J. Aumont, C. Baccigalupi, A. J. Banday, R. B. Barreiro, J. G. Bartlett, E. Battaner, K. Benabed, A. Benoit-Lévy, J.-P. Bernard, M. Bersanelli, P. Bielewicz, J. Bobin, A. Bonaldi, J. R. Bond, F. R. Bouchet, C. Burigana, J.-F. Cardoso, A. Catalano, A. Chamballu, H. C. Chiang, P. R. Christensen, D. L. Clements, S. Colombi, L. P. L. Colombo, F. Couchot, F. Cuttaia, L. Danese, Rodney D. Davies, R. J. Davis, P. de Bernardis, A. de Rosa, G. de Zotti, J. Delabrouille, C. Dickinson, J. M. Diego, H. Dole, S. Donzelli, O. Doré, M. Douspis, X. Dupac, T. A. Enßlin, H. K. Eriksen, F. Finelli⋆, O. Forni, M. Frailis, E. Franceschi, S. Galeotta, S. Galli, K. Ganga, M. Giard, Y. Giraud–Héraud, J. González-Nuevo, K. M. Górski, A. Gregorio, A. Gruppuso, F. K. Hansen, D. L. Harrison, S. Henrot–Versillé, C. Hernández-Monteagudo, D. Herranz, S. R. Hildebrandt, E. Hivon, W. A. Holmes, A. Hornstrup, W. Hovest, K. M. Huffenberger, A. H. Jaffe, T. R. Jaffe, W. C. Jones, M. Juvela, E. Keihänen, R. Keskitalo, T. S. Kisner, R. Kneißl, J. Knoche, L. Knox, M. Kunz, H. Kurki‐Suonio, G. Lagache, A. Lähteenmäki, J.‐M. Lamarre, A. Lasenby, C. R. Lawrence, R. Leonardi, Andrew R. Liddle, M. Liguori, P. B. Lilje, M. Linden-Vørnle, M. López-Caniego, P. M. Lubin, J. F. Macías–Pérez, B. Maffei, D Maino, N. Mandolesi, M. Maris, P. G. Martin, E. Martínez-González, S. Masi, M. Massardi, S. Matarrese, P. Mazzotta, A. Melchiorri, L. Mendes, A. Mennella, M. Migliaccio, S. Mitra, M.-A. Miville-Deschênes, A. Moneti, L. Montier, G. Morgante, D. Munshi, J. Anthony Murphy, P. Naselsky, F. Nati, P. Natoli, F. Noviello, D. Novikov, I. Novikov, C. A. Oxborrow, L. Pagano, F. Pajot, D. Paoletti, F. Pasian, O. Perdereau, L. Perotto, F. Perrotta, V. Pettorino, F. Piacentini, M. Piat, E. Pierpaoli, D. Pietrobon, S. Plaszczynski, E. Pointecouteau, G. Polenta, L. Popa, G. W. Pratt, J.-L. Puget, J. P. Rachen, R. Rébolo, M. Reinecke, M. Remazeilles, C. Renault, S. Ricciardi, T. Riller, I. Ristorcelli, G. Rocha, C. Rosset, G. Roudier, B. Rouillé d’Orfeuil, J. A. Rubiño-Martín, B. Rusholme, M. Sandri, M. Savelainen, G. Savini, L. D. Spencer, Marta Spinelli, Jean‐Luc Starck, F. Sureau, D. Sutton, A.-S. Suur-Uski, J.-F. Sygnet, J. A. Tauber, L. Terenzi, L. Toffolatti, M. Tomasi, M. Tristram, M. Tucci, G. Umana, L. Valenziano, J. Väliviita, B. Van Tent, P. Vielva, F. Villa, L. A. Wade, B. D. Wandelt, Martin White, D. Yvon, A. Zacchei, A. Zonca

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesMinistério da Ciência, Tecnologia e Ensino SuperiorMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Aeronautics and Space AdministrationChina Scholarship CouncilScience and Technology Facilities CouncilTekesCentre National d’Etudes SpatialesPartnership for Advanced Computing in Europe AISBLMax-Planck-GesellschaftUK Space AgencyScience Foundation Ireland
Mots-clésPhysicsPlanckAstrophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We explore the 2013 Planck likelihood function with a high-precision multi-dimensional minimizer (Minuit). This allows a refinement of the ΛCDM best-fit solution with respect to previously-released results, and the construction of frequentist confidence intervals using profile likelihoods. The agreement with the cosmological results from the Bayesian framework is excellent, demonstrating the robustness of the Planck results to the statistical methodology. We investigate the inclusion of neutrino masses, where more significant differences may appear due to the non-Gaussian nature of the posterior mass distribution. By applying the Feldman-Cousins prescription, we again obtain results very similar to those of the Bayesian methodology. However, the profile-likelihood analysis of the cosmic microwave background (CMB) combination (Planck+WP+highL) reveals a minimum well within the unphysical negative-mass region. We show that inclusion of the Planck CMB-lensing information regularizes this issue, and provide a robust frequentist upper limit ∑ mν ≤ 0.26 eV (95% confidence) from the CMB+lensing+BAO data combination.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,004

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations120
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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